根据python输出的字典中的键查找另一个表格中键所对应的所以数据

可以使用Python中的pandas库来实现这个功能。具体步骤如下：

1. 将输出的字典转换为pandas的DataFrame格式，可以使用以下代码：

   import pandas as pd
   dict_data = {'key1': value1, 'key2': value2, ...} # 假设这是输出的字典
   df_dict = pd.DataFrame.from_dict(dict_data, orient='index', columns=['value'])

这样就可以将字典转换为一个带有索引和值的DataFrame。

2. 读取另一个表格的数据，假设这个表格的文件名为data.csv，其中包含两列数据，一列为键，一列为对应的数据。

   df_data = pd.read_csv('data.csv')

3. 使用pandas的merge函数将两个DataFrame合并，根据键进行匹配，并将结果保存为一个新的DataFrame：

   df_result = pd.merge(df_dict, df_data, left_index=True, right_on='key')

这样就可以得到一个新的DataFrame，其中包含了输出字典中每个键所对应的数据。

相关问题

根据python输出的字典中的键查找另一个excel表格中键所对应的所有数据并输出出来

可以使用 Python 的 pandas 库来实现这个功能。具体步骤如下：

1. 使用 pandas 读取 Excel 表格中的数据，将其转换为 DataFrame 格式。

import pandas as pd

df = pd.read_excel('file.xlsx')

2. 将要查找的键存储在一个列表中。

keys = ['key1', 'key2', 'key3']

3. 遍历列表中的键，查找对应的数据。

for key in keys:
    data = df.loc[df['键所在列的名称'] == key]
    print(data)

其中，`df.loc[df['键所在列的名称'] == key]` 的作用是在 DataFrame 中查找所有键所对应的行，并将其存储在一个新的 DataFrame 中。如果要输出特定列的数据，可以使用 `data['列名称']` 进行筛选。

完整代码示例：

import pandas as pd

# 读取 Excel 表格
df = pd.read_excel('file.xlsx')

# 要查找的键
keys = ['key1', 'key2', 'key3']

# 遍历键并查找对应的数据
for key in keys:
    data = df.loc[df['键所在列的名称'] == key]
    print(data)

注意替换代码中的文件名和列名称为实际的值。

用python读excel表格，生成一个字典，字典的键是订购实例ID，值是部门，然后根据字典的键去查找另一个excel表格里面所对应的数据生成一个新的excel表格。

好的，这是一个比较复杂的问题，需要用到python的pandas和openpyxl模块。首先，需要读取两个excel表格，可以使用pandas的read_excel方法。

import pandas as pd

# 读取订购实例ID和部门的excel表格
df1 = pd.read_excel('order.xlsx', sheet_name='Sheet1')
# 读取需要查找的数据的excel表格
df2 = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')

接着，我们需要将df1中的数据转换成字典的形式。可以使用pandas的to_dict方法。

# 将df1转换成字典形式
order_dict = df1.set_index('订购实例ID')['部门'].to_dict()

现在，我们有了一个订购实例ID和部门的字典，可以用它来查找df2中的数据。需要遍历df2中的所有行，根据订购实例ID来查找对应的部门，然后将部门添加到新的excel表格中。

from openpyxl import Workbook

# 创建一个Workbook对象
wb = Workbook()
# 选择第一个sheet
ws = wb.active

# 遍历df2中的每一行
for index, row in df2.iterrows():
    order_id = row['订购实例ID']
    # 根据订购实例ID查找对应的部门
    department = order_dict.get(order_id, '')
    # 将部门添加到新的excel表格中
    ws.append([order_id, department, row['其他列1'], row['其他列2']])

# 保存新的excel表格
wb.save('new_data.xlsx')

这样，就可以生成一个新的excel表格，其中包含了订购实例ID、部门以及df2中的其他列数据。