python 代码 excel 合并同字段
时间: 2023-07-07 11:34:38 浏览: 50
你可以使用 pandas 库来合并 Excel 中相同字段的数据。以下是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读取需要合并的 Excel 文件
df1 = pd.read_excel('file1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('file2.xlsx')
# 合并数据,根据 '字段名' 进行合并
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='字段名')
# 将合并后的数据写入新的 Excel 文件中
merged_df.to_excel('merged_file.xlsx', index=False)
```
其中,`pd.read_excel` 用于读取 Excel 文件,`pd.merge` 用于合并两个 DataFrame,`on` 参数指定根据哪个字段进行合并,最后使用 `to_excel` 将合并后的数据写入新的 Excel 文件中。
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python实现excelvlookup合并
在Python中,可以使用pandas库来实现excel中的vlookup合并。下面是一个简单的示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读取两个excel文件
df1 = pd.read_excel('file1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('file2.xlsx')
# 使用vlookup合并
result = pd.merge(df1, df2, on='ID', how='left')
# 将结果保存为新的excel文件
result.to_excel('result.xlsx', index=False)
```
其中,`file1.xlsx`和`file2.xlsx`是要合并的两个文件,`ID`是两个文件共有的字段。`pd.merge()`函数用于合并两个DataFrame,`on`参数指定要合并的字段,`how`参数指定合并方式,这里使用的是左连接(left join)。最后,将结果保存为新的excel文件`result.xlsx`。
用python将Excel中的json格式单元各拆分字段保存
可以使用Python中的pandas库来读取Excel文件,并将json格式的单元格分解成多个字段。具体步骤如下:
1. 使用pandas库中的read_excel函数读取Excel文件,并指定要读取的Sheet名称。
2. 使用pandas库中的json_normalize函数将json格式的单元格展平成多个字段。
3. 将展平后的数据保存到新的Excel文件中,可以使用pandas库中的to_excel函数。
下面是一个示例代码,可以将Sheet1中的json格式单元格展平成多个字段,并保存到Sheet2中:
```python
import pandas as pd
import json
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1')
# 定义函数,将json格式的字符串解析为字典
def parse_json(cell):
try:
return json.loads(cell)
except:
return {}
# 将json格式的单元格展平成多个字段
df_json = pd.json_normalize(df['json_field'].apply(parse_json))
# 合并原始数据和展平后的数据
df = pd.concat([df, df_json], axis=1)
# 保存展平后的数据到新的Excel文件
df.to_excel('example_output.xlsx', sheet_name='Sheet2', index=False)
```
在这个示例代码中,假设要处理的Excel文件名为`example.xlsx`,要处理的Sheet名称为`Sheet1`,包含一个名为`json_field`的列,该列包含json格式的单元格。展平后的数据将保存到一个新的Excel文件`example_output.xlsx`的`Sheet2`中,不包含行索引。