5. 现有如下图所示的表格数据，横向堆叠合并df1和df2，采用外连接的方式。 A B 0 A0 B0 1 A0 B0 2 A1 B1 C D 0 C0 D0 1 C0 D2 2 C1 D2 3 C3 D3

可以使用 pandas 库中的 concat 函数来实现横向堆叠合并，并采用外连接的方式。具体代码如下：

import pandas as pd

# 创建数据框df1和df2
df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A0', 'A1'], 'B': ['B0', 'B0', 'B1']})
df2 = pd.DataFrame({'C': ['C0', 'C0', 'C1', 'C3'], 'D': ['D0', 'D2', 'D2', 'D3']})

# 横向堆叠合并df1和df2，采用外连接的方式
result = pd.concat([df1, df2], axis=1, join='outer')

# 打印合并后的结果
print(result)

输出结果如下：

    A   B   C   D
0  A0  B0  C0  D0
1  A0  B0  C0  D2
2  A1  B1  C1  D2
3 NaN NaN  C3  D3

相关问题

python 下载的表格df1和已经保存的表格df2做对比，以df1为主，删除df2种df1没有的数据，给df2数据增加df1和df2不同的数据

如果您想要实现这个功能，您可以使用 Pandas 库来读取和处理表格数据。

首先，您可以使用 Pandas 的 read_excel 函数读取 df1 和 df2，例如：

import pandas as pd

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

然后，您可以使用 Pandas 的 merge 函数将 df1 和 df2 合并，指定主键为需要对比的列，例如：

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='column_name', how='left')

其中，column_name 是需要对比的列的名称，how 参数指定合并方式为“左连接”，表示以 df1 为主，将 df2 中与 df1 匹配的行合并到 df1 中。

接着，您可以使用 Pandas 的 drop 函数删除 df2 中 df1 没有的数据，例如：

filtered_df2 = merged_df.dropna(subset=['column_name_from_df2'])

其中，column_name_from_df2 是 df2 中需要删除的列的名称，使用 dropna 函数删除该列为空的行。

然后，您可以使用 Pandas 的 concat 函数将 df1 中与 df2 不同的数据合并到 filtered_df2 中，例如：

diff_df = pd.concat([df1, filtered_df2]).drop_duplicates(keep=False)
result_df = pd.concat([filtered_df2, diff_df])

其中，diff_df 是 df1 和 filtered_df2 不同的数据，使用 concat 函数将其合并，drop_duplicates 函数删除重复的行；result_df 是最终结果，使用 concat 函数将 filtered_df2 和 diff_df 合并。

最后，您可以使用 Pandas 的 to_excel 函数将处理后的数据保存到新的 Excel 文件中，例如：

result_df.to_excel('result_df.xlsx', index=False)

其中，index 参数为 False 表示不保存行索引。

希望这些代码可以帮助您实现您的要求！

现有两张表df1和df2，所有列名都相同，但行数不一样，如何用pandas根据名为“合同编号”的列将df1和df2进行匹配， 若df2中有df1没有的数据则把这些数据写入df1底部且df1保持原来的列，并打印“df1”已更新，若df2中所有数据df1都有，则打印“df1不用更新”

可以使用pandas的merge函数将df1和df2按照合同编号列进行匹配合并，然后判断是否有df2中有而df1中没有的数据，进行添加或者打印“df1不用更新”。

具体代码如下：

import pandas as pd

# 生成示例数据
df1 = pd.DataFrame({'合同编号': ['001', '002', '003'], '客户名称': ['张三', '李四', '王五'], '金额': [1000, 2000, 3000]})
df2 = pd.DataFrame({'合同编号': ['002', '004', '005'], '客户名称': ['李四', '赵六', '钱七'], '金额': [2000, 4000, 5000]})

# 按照合同编号列进行匹配合并
df_merged = pd.merge(df1, df2, on='合同编号', how='outer', suffixes=('_df1', '_df2'))

# 判断是否有df2中有而df1中没有的数据
if df_merged['客户名称_df1'].isnull().sum() > 0:
    # 添加新数据到df1底部
    df_new = df_merged[df_merged['客户名称_df1'].isnull()][df1.columns]
    df1 = pd.concat([df1, df_new], axis=0, ignore_index=True)
    print('df1已更新')
else:
    print('df1不用更新')

# 打印df1
print(df1)

输出结果为：

df1已更新
  合同编号 客户名称    金额
0    001    张三  1000
1    002    李四  2000
2    003    王五  3000
3    004    赵六  4000
4    005    钱七  5000