Python怎么找出Excel中其余列完全相同某一列不相同并将这一列数据相加

可以使用pandas库进行处理。
假设要找出的列为'A'，可以使用以下代码：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('your_file_path') #读取Excel文件
df_sum = df.groupby('A').sum() #按照'A'列分组并求和
diff_idx = df_sum[df_sum.duplicated(keep=False)].index #找出'A'列值重复的行索引
diff_rows = df[df['A'].isin(diff_idx)] #找出'A'列值重复的所有行
result = diff_rows.drop_duplicates(subset=['A'], keep=False) #去除在其他列上也重复的行

这个代码会返回'A'列值不相同，其他列完全相同的行，并将这些行的'A'列数据相加。

相关问题

Python怎么找出Excel中其余列完全相同某一列不相同后，将不相同的这一列数据相加

可以使用 pandas 库来处理 Excel 文件，下面是一段示例代码：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 找出其余列完全相同某一列不相同的行
# 假设这里有 3 列，其中第二列不相同
df_diff = df[df.duplicated(subset=[0, 2], keep=False)]

# 计算不相同列的数据之和
sum_diff_col = df_diff[1].sum()

print(sum_diff_col)

其中，`subset` 参数传入其余列的索引，`keep` 参数设置为 `False` 表示保留所有重复行。`df_diff[1]` 表示取出不相同列的数据，在这里假设其为第二列。最后输出不相同列数据之和。

Python怎么提取Excel中其余列完全相同，某一列不相同并将这一列数据相加

可以使用Python的pandas库来处理Excel文件，具体步骤如下：

1. 导入pandas库并使用read_excel函数读取Excel文件，将其存为一个DataFrame对象：

import pandas as pd
df = pd.read_excel('file_name.xlsx')

2. 使用groupby函数按照其余列进行分组，并对这一列进行求和：

result = df.groupby(['col1', 'col2', ...])['col_to_sum'].sum().reset_index()

其中col1, col2, ... 表示需要进行分组的列，col_to_sum表示需要进行求和的列。

3. 将结果存储为Excel文件：

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

其中index=False表示不要将DataFrame对象的索引存储到Excel文件中。

总体代码如下：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('file_name.xlsx')

# 按照其余列进行分组，并对这一列进行求和
result = df.groupby(['col1', 'col2', ...])['col_to_sum'].sum().reset_index()

# 将结果存储为Excel文件
result.to_excel('output_file_name.xlsx', index=False)

注意：在代码中需要将col1, col2, ...和col_to_sum替换为实际的列名。另外，当同一组中有多个不同的值时，上面的代码会将其求和并将结果作为一行存储到新的Excel文件中。如果需要保留所有不同的值，可以使用groupby函数的agg方法。