python里的pandas处理excel表合并其中两个字段，然后导出整个excel表

在Python的Pandas库中，处理Excel表格并合并特定字段通常涉及以下步骤：

1. **导入所需的库**：
首先，你需要导入`pandas`库，因为它是操作数据的主要工具。

import pandas as pd

2. **读取Excel文件**：
使用`read_excel()`函数分别读取包含需要合并字段的两个Excel文件，假设它们名为`file1.xlsx`和`file2.xlsx`。

df1 = pd.read_excel('file1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('file2.xlsx')

3. **合并数据**：
如果你想基于某些共同的列（例如ID或名称）合并这两个DataFrame，可以使用`merge()`函数。这里以ID为例，假设ID列名都是`id`：

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='id', how='outer')  # 或者内连接(‘inner’), 左连接(‘left’)等

`how='outer'`表示保留所有行，即使某个ID在其中一个文件中不存在。

4. **选择需要合并的字段**：
确定需要合并的字段后，将它们添加到结果DataFrame中，如`df['new_column'] = df1['field1'].append(df2['field2'])`。

5. **清理和转换数据**：
根据需要清洗数据，可能包括删除重复值、填充缺失值等。

6. **保存新的Excel文件**：
最后，使用`to_excel()`函数将处理后的数据保存回一个新的Excel文件：

merged_df.to_excel('merged_file.xlsx', index=False)  # index=False 表示不保存索引列