python 合并数据成一张表

可以使用 pandas 库中的 merge() 函数将多个数据表按照指定的列进行合并，例如：

import pandas as pd

# 创建两个数据表
df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'value': [1, 2, 3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'E', 'F'], 'value': [5, 6, 7, 8]})

# 按照 key 列进行合并
result = pd.merge(df1, df2, on='key')

print(result)

输出结果为：

  key  value_x  value_y
0   B        2        5
1   D        4        6

其中，value_x 和 value_y 分别表示合并前两个数据表中的 value 列，可以根据需要进行重命名。

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jupyter两个csv文件，用相同列名合并成一张表

首先，你需要使用 Pandas 库来读取这两个 CSV 文件。然后，使用 Pandas 的 merge 函数来合并这两个 DataFrame。

假设这两个 CSV 文件分别为 file1.csv 和 file2.csv，且具有相同的列名，则可以按照以下步骤进行合并：

import pandas as pd

# 读取两个 CSV 文件
df1 = pd.read_csv('file1.csv')
df2 = pd.read_csv('file2.csv')

# 使用 merge 函数合并这两个 DataFrame
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='相同的列名')

# 将合并后的结果写入 CSV 文件
merged_df.to_csv('merged_file.csv', index=False)

注意，这里的 '相同的列名' 是指这两个 CSV 文件中的列名相同的列。如果这两个 CSV 文件中的列名不完全相同，则需要在 merge 函数中指定 left_on 和 right_on 参数来指定要合并的列名。

如何把很多xlsx表格按照不同的sheet合并成一张表

您可以使用Python中的Pandas库来合并多个Excel表格。下面是一个示例代码，可以将同一个文件夹下的所有.xlsx文件按照不同的sheet合并成一张表：

import pandas as pd
import os

# 指定文件夹路径
folder_path = 'your_folder_path'

# 获取文件夹下所有xlsx文件
files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')]

# 创建一个空的DataFrame对象
df = pd.DataFrame()

# 遍历所有xlsx文件，将每个表格的数据按照sheet合并到DataFrame对象中
for file in files:
    data = pd.read_excel(os.path.join(folder_path, file), sheet_name=None)
    for sheet_name in data.keys():
        data[sheet_name]['sheet_name'] = sheet_name
        data[sheet_name]['file_name'] = file
        df = pd.concat([df, data[sheet_name]], ignore_index=True)

# 保存合并后的数据到单独的sheet中
with pd.ExcelWriter('merged.xlsx') as writer:
    df.to_excel(writer, sheet_name='merged_data', index=False)

其中，`folder_path`需要您替换成您实际的文件夹路径。这个脚本会将所有.xlsx文件按照不同的sheet合并到一个名为`merged_data`的sheet中。同时，每行数据会记录它所在的sheet名称和文件名称，以便您进一步分析和处理数据。