有一个xls表格，第一列为机主姓名，第二列为用逗号分隔的多个手机号，通过python的pandas库实现将手机号放在一列并对应机主姓名

可以使用 pandas 库中的 split() 方法将第二列中的多个手机号进行拆分，然后使用 pandas 库中的 melt() 方法将拆分后的手机号列进行堆叠，最后使用 merge() 方法将两列进行合并，代码示例如下：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('example.xlsx')

# 拆分手机号列
df['手机号'] = df['手机号'].str.split(',')

# 堆叠手机号列
df = df.melt(id_vars=['姓名'], value_name='手机号').dropna().drop(columns=['variable'])

# 合并姓名和手机号列
result = pd.merge(df, df_name, on='姓名')

print(result)

其中，'example.xlsx' 为 Excel 文件的文件名，'姓名' 和 '手机号' 分别为第一列和第二列的列名，df_name 是包含姓名和手机号的 DataFrame。运行后，result 中将包含姓名和手机号两列，且手机号已经放在了一列并且与对应的机主姓名匹配。

相关问题

Python pandas实现多个表生成一个表格代码

可以使用 pandas 库中的 merge() 或者 join() 方法将多个表格合并成一个表格。

以 merge() 方法为例，假设有两个表格 A 和 B，它们都有一个共同的列名为 key。可以使用下面的代码将这两个表格合并成一个新的表格 C：

import pandas as pd

# 创建表格 A
A = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],
                  'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                  'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})

# 创建表格 B
B = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],
                  'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                  'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})

# 合并表格 A 和 B
C = pd.merge(A, B, on='key')

print(C)

输出结果：

  key   A   B   C   D
0  K0  A0  B0  C0  D0
1  K1  A1  B1  C1  D1
2  K2  A2  B2  C2  D2
3  K3  A3  B3  C3  D3

其中 merge() 方法的参数 on 指定需要合并的列名。如果要合并的列名不同，可以使用 left_on 和 right_on 分别指定左表格和右表格的列名。

类似的，使用 join() 方法也可以实现多个表格合并成一个表格。不同之处在于 join() 方法是按照索引（行标签）进行合并的。具体使用方法可参考 pandas 官方文档。

python用Pandas 库读取500个excel文件第二列合并到一个excel文件中

可以按照以下步骤使用 Pandas 库读取并合并 500 个 Excel 文件的第二列：

1. 确保 Pandas 库已经安装，如果没有安装可以使用 `pip install pandas` 命令进行安装。

2. 在 Python 脚本中导入 Pandas 库：

   import pandas as pd

3. 创建一个空的 Pandas DataFrame 用于存储读取的数据：

   result = pd.DataFrame()

4. 使用循环遍历 500 个 Excel 文件，并将它们的第二列读取到 Pandas DataFrame 中：

   for i in range(1, 501):
       file_name = f"file_{i}.xlsx"  # 文件名
       df = pd.read_excel(file_name, usecols=[1])  # 读取第二列
       result = pd.concat([result, df], ignore_index=True)  # 将数据合并到结果 DataFrame

5. 将合并后的数据保存到一个新的 Excel 文件中：

   result.to_excel("merged_data.xlsx", index=False)

完整的 Python 代码如下：

import pandas as pd

result = pd.DataFrame()

for i in range(1, 501):
    file_name = f"file_{i}.xlsx"  # 文件名
    df = pd.read_excel(file_name, usecols=[1])  # 读取第二列
    result = pd.concat([result, df], ignore_index=True)  # 将数据合并到结果 DataFrame

result.to_excel("merged_data.xlsx", index=False)