使用pd.read_excel()函数读取两个Excel文件,然后使用pd.merge()函数将两个DataFrame合并,将相同的行删除,最后使用pd.to_excel()函数将b文件剩余的数据保存为新文件。python代码怎么写
时间: 2023-09-10 07:05:40 浏览: 165
### 回答1:
使用python可以这样写:import pandas as pd
# 读取文件a
df_a = pd.read_excel('a.xlsx')
# 读取文件b
df_b = pd.read_excel('b.xlsx')
# 合并文件
df_merge = pd.merge(df_a, df_b, on='column_name', how='outer')
# 删除重复的行
df_merge.drop_duplicates(inplace=True)
# 保存新文件
df_merge.to_excel('merge_data.xlsx', index=False)
### 回答2:
你可以使用以下的Python代码来实现你的需求:
```python
import pandas as pd
# 读取两个Excel文件
df1 = pd.read_excel('file1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('file2.xlsx')
# 使用pd.merge()函数将两个DataFrame合并,将相同的行删除
merged_df = pd.merge(df1, df2, how='outer', indicator=True).query("_merge != 'both'")
merged_df = merged_df.drop(columns='_merge')
# 使用pd.to_excel()函数将b文件剩余的数据保存为新文件
merged_df.to_excel('new_file.xlsx', index=False)
```
上述代码首先使用`pd.read_excel()`函数分别读取两个Excel文件的数据,并保存为`df1`和`df2`两个DataFrame对象。
然后,使用`pd.merge()`函数将两个DataFrame对象合并,通过参数`how='outer'`指定为外连接,这样可以将两个DataFrame中所有的行都保留下来。使用参数`indicator=True`可以在合并后的DataFrame中添加一个名为`_merge`的列,表示合并的结果。
接着,通过`query("_merge != 'both'")`的方式,过滤出`_merge`列不为'both'的行,即将相同的行删除掉。最后,通过`drop(columns='_merge')`函数将`_merge`列删除掉。
最后,使用`pd.to_excel()`函数将合并后的DataFrame保存为新的Excel文件,通过参数`index=False`可以指定不保存索引列。
请注意,在运行代码之前,你需要保证已经安装了pandas库,可以通过`pip install pandas`命令进行安装。另外,也请确保文件路径和文件名正确无误。
### 回答3:
首先,需要导入相关的库,包括pandas库。
import pandas as pd
然后,使用pd.read_excel()函数读取两个Excel文件,可以分别命名为a和b。
a = pd.read_excel('a.xlsx')
b = pd.read_excel('b.xlsx')
接下来,使用pd.merge()函数将两个DataFrame合并,根据某一列作为合并的依据。可以使用参数on指定合并的列。
merged = pd.merge(a, b, on='某一列')
然后,根据需求删除相同的行。可以使用drop_duplicates()函数删除相同的行。
merged = merged.drop_duplicates()
最后,使用pd.to_excel()函数将b文件剩余的数据保存为新文件,可以指定保存的文件名和路径。
merged.to_excel('新文件.xlsx', index=False)
其中,index=False表示不保存索引。
最终,使用以上代码,可以实现将两个Excel文件合并并保存合并后的数据为新文件。