python merge 把相同列名的列放在一起

要将相同列名的列合并在一起，可以使用pandas库中的merge()函数。具体步骤如下：

1. 导入pandas库：

import pandas as pd

2. 创建两个数据框df1和df2，并且确保它们有相同的列名：

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]})

3. 使用merge()函数进行合并，并指定参数on为相同的列名：

merged = pd.merge(df1, df2, on='key')

这样，就会将两个数据框中相同列名的列合并在一起，并且以key列为基准进行合并。merged数据框将包含key和value两个列，其中value列包含了df1和df2中的相同列名的列。

相关问题

python merge排列，忽略相同列名

在 Python 中进行两个数据集的横向合并时，如果两个数据集中存在相同的列名，你可以使用 pandas 库中的 merge() 函数来实现，并且可以通过设置 suffixes 参数来忽略相同列名。

例如，假设你有两个数据集 df1 和 df2，它们都包含名为 "id" 的列，你可以使用如下代码将它们横向合并，并且避免出现重复的列名：

df_merged = pd.merge(df1, df2, on='id', suffixes=('_left', '_right'))

其中，suffixes 参数指定了在合并过程中如果存在相同列名时自动添加的后缀，这里将左侧数据集的后缀设置为 "_left"，将右侧数据集的后缀设置为 "_right"。

需要注意的是，如果两个数据集中存在相同的列名，但是这些列在合并中是作为连接键使用的，那么你不能忽略这些列名。在这种情况下，你需要在合并之前将这些列重命名，以避免出现重复的列名。你可以使用 pandas 库中的 rename() 函数来实现列重命名。

例如，你可以使用如下代码将 df1 中的 "id" 列重命名为 "id1"，将 df2 中的 "id" 列重命名为 "id2"，然后再进行横向合并：

df1.rename(columns={'id': 'id1'}, inplace=True)
df2.rename(columns={'id': 'id2'}, inplace=True)
df_merged = pd.merge(df1, df2, left_on='id1', right_on='id2')

其中，left_on 和 right_on 参数分别指定了左侧数据集和右侧数据集中用于连接的列名。

python在两个excel文件中根据相同列名的相同值修改其他列

可以使用Python中的pandas库来实现这个功能。具体步骤如下：

1. 使用pandas的read_excel函数读取两个excel文件的数据，并将它们分别存储在两个DataFrame对象中。

2. 使用pandas的merge函数将两个DataFrame对象按照相同的列名进行合并，生成一个新的DataFrame对象。

3. 使用pandas的loc函数定位到需要修改的列，并使用条件语句根据相同的列名和相同的值修改其他列的值。

4. 使用pandas的to_excel函数将修改后的数据保存到新的excel文件中。

下面是一段示例代码，假设两个excel文件中需要合并的列名为"ID"：

import pandas as pd

# 读取两个excel文件的数据
df1 = pd.read_excel('file1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('file2.xlsx')

# 按照相同的列名进行合并
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='ID')

# 根据相同的列名和相同的值修改其他列
merged_df.loc[merged_df['ID'] == '123', 'Column1'] = 'New Value'
merged_df.loc[merged_df['ID'] == '123', 'Column2'] = 'Another New Value'

# 将修改后的数据保存到新的excel文件中
merged_df.to_excel('merged_file.xlsx', index=False)

请注意，在上面的示例代码中，使用了条件语句来定位需要修改的行，并使用loc函数来修改其他列的值。你可以根据实际情况修改这些代码来实现你的需求。