python处理两个excel表格，匹配两个列的信息，如果包涵相似的信息（数字），则保存

你好！针对你的问题，可以使用Python中的pandas库来实现。

首先，使用pandas中的read_excel函数读取两个excel表格，并将它们转换成DataFrame格式：

import pandas as pd

df1 = pd.read_excel('excel1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('excel2.xlsx')

其中，'excel1.xlsx'和'excel2.xlsx'分别为两个excel表格的文件名。

接下来，使用pandas中的merge函数将两个DataFrame按照共同列进行匹配：

result = pd.merge(df1, df2, on='共同列', how='inner')

其中，'共同列'为两个表格中需要匹配的列名，'inner'表示只保留两个表格中都存在的匹配结果。

最后，将匹配结果保存到一个新的excel表格中：

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

其中，'result.xlsx'为保存的文件名，'index=False'表示不需要保存行索引。

需要注意的是，上述代码中的匹配方式是严格匹配，如果需要进行相似匹配，则需要使用模糊匹配算法，例如编辑距离算法等。

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python处理两个excel中列中有相同数字，其他信息不必完全相同，则保存

好的，您的问题是如何用 Python 处理两个 Excel 文件，找到其中列中有相同数字，其他信息不必完全相同的行，然后将这些行保存下来。

下面是一个可以实现这个功能的 Python 代码示例，需要使用 pandas 和 openpyxl 库：

import pandas as pd

# 读取两个 Excel 文件
df1 = pd.read_excel('file1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('file2.xlsx')

# 按照共同的列进行内连接
df_merge = pd.merge(df1, df2, on='共同的列名', how='inner')

# 选出列中有相同数字的行
df_result = df_merge[df_merge['需要比较的列名1'] == df_merge['需要比较的列名2']]

# 将结果保存为新的 Excel 文件
df_result.to_excel('result.xlsx', index=False)

需要注意的是，上述代码中的“共同的列名”、“需要比较的列名1”和“需要比较的列名2”需要根据实际情况进行修改，以对应实际的 Excel 文件中的列名。

python处理两个excel中列中有相同信息，信息不必完全相同，则保存

您好！对于您的问题，可以使用Python中的pandas库来读取和处理Excel文件。具体步骤如下：

1. 使用pandas库的read_excel()函数读取两个Excel文件，将数据存储在两个DataFrame对象中。
2. 使用str.contains()函数判断第一个Excel文件中的某一列数据是否包含第二个Excel文件中的某一列数据，得到一个布尔型的Series对象。
3. 使用Series对象的loc()函数选取满足条件的数据所在的行，得到一个新的DataFrame对象。
4. 最后，使用to_excel()函数将新的DataFrame对象保存为Excel文件。

下面是示例代码：

import pandas as pd

# 读取两个Excel文件
df1 = pd.read_excel("your_file1_name.xlsx")
df2 = pd.read_excel("your_file2_name.xlsx")

# 判断第一个Excel文件中的某一列数据是否包含第二个Excel文件中的某一列数据
mask = df1["列1"].str.contains("|".join(df2["列2"].tolist()))

# 选取满足条件的数据所在的行
new_df = df1.loc[mask]

# 保存为Excel文件
new_df.to_excel("new_file.xlsx", index=False)

其中，"your_file1_name.xlsx"和"your_file2_name.xlsx"分别为两个要处理的Excel文件名；"列1"为第一个Excel文件中要判断的列名，"列2"为第二个Excel文件中要判断的列名；"new_file.xlsx"为保存满足条件的数据的Excel文件名。

希望能够帮助到您！