3. 某班级要统计学生的基本信息，将两次收集的所有学生信息保存在‘班级信息统计\t1,t2’两个工作簿。这两张表的信息不完整。现在要求合并补全信息，获得信息完整的数据表。学号 年龄 性别 籍贯 2001 19 男 江门 2002 19 男 佛山 2003 18 男 茂名 2004 男 汕尾 2005 20 男 揭阳 2006 男 惠州 2007 19 男 潮州 2008 19 女 揭阳 2009 18 男 茂名 2010 19 男 东莞 2011 19 男 汕头 2012 20 揭阳学号 年龄 性别 籍贯 2001 19 男 江门 2002 19 2003 18 男 茂名 2004 19 男 汕尾 2005 20 男 揭阳 2006 男 惠州 2007 19 男 潮州 2008 19 女 揭阳 2009 18 男 茂名 2010 19 男 东莞 2011 19 男 汕头 2012 20 男 揭阳写出python代码

可以使用pandas库进行合并补全信息，代码如下：

import pandas as pd

# 读取t1和t2两个工作簿的数据
df1 = pd.read_excel('班级信息统计/t1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('班级信息统计/t2.xlsx')

# 将两个表合并，以学号为主键，使用outer合并方式
df = pd.merge(df1, df2, on='学号', how='outer')

# 填充缺失值
df['年龄'] = df['年龄_x'].fillna(df['年龄_y'])
df['性别'] = df['性别_x'].fillna(df['性别_y'])
df['籍贯'] = df['籍贯_x'].fillna(df['籍贯_y'])

# 删除多余的列
df.drop(['年龄_x', '年龄_y', '性别_x', '性别_y', '籍贯_x', '籍贯_y'], axis=1, inplace=True)

# 保存结果到新的工作簿
df.to_excel('班级信息统计/完整信息.xlsx', index=False)

相关问题

3. 某班级要统计学生的基本信息，将两次收集的所有学生信息保存在‘班级信息统计\t1,t2’两个工作簿。这两张表的信息不完整。现在要求合并补全信息，获得信息完整的数据表。

好的，你需要将两个工作簿中的信息进行合并，并补全缺失的信息，对吧？那么你可以按照以下步骤进行操作：

1. 打开‘班级信息统计\t1’和‘班级信息统计\t2’两个工作簿，将它们同时打开。
2. 在‘班级信息统计\t1’工作簿中选中整个表格（包括表头），复制。
3. 在‘班级信息统计\t2’的工作簿中找到最后一行的下一行，将光标定位在该行，粘贴刚才复制的数据。
4. 在新添加的数据行中，查找学号是否有重复的。如果有重复的，需要将该行删除，避免重复统计。
5. 逐一检查每个学生的信息，如果在‘班级信息统计\t1’中可以找到该学生的完整信息，则将‘班级信息统计\t2’中该学生的缺失信息进行补全；如果在‘班级信息统计\t1’中找不到该学生的信息，则需要手动添加该学生的完整信息。
6. 检查所有学生的信息是否都已经完整，如果还有缺失的信息需要进行补全，直到所有信息都完整为止。

完成上述步骤后，你就可以得到一个信息完整的数据表了。希望这个回答能够帮助到你！

某班级要统计学生的基本信息，将两次收集的所有学生信息保存在‘班级信息统计\t1,t2’两个工作簿。这两张表的信息不完整。现在要求合并补全信息，获得信息完整的数据表。用python语言输出

好的，你可以使用Python中的pandas库来实现这个需求，具体步骤如下：

1. 导入pandas库

import pandas as pd

2. 读取两个工作簿中的数据

df1 = pd.read_excel('班级信息统计\\t1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('班级信息统计\\t2.xlsx')

这里假设两个工作簿的文件名分别为‘t1.xlsx’和‘t2.xlsx’，且它们都在‘班级信息统计’文件夹下。

3. 合并两个数据表

df = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)

这里使用了pandas的concat函数来将两个数据表合并，ignore_index=True表示重新生成索引。

4. 去除重复行

df = df.drop_duplicates(subset=['学号'], keep='first')

这里使用了pandas的drop_duplicates函数来去除重复行，subset参数指定了以学号为依据进行去重，keep='first'表示保留第一个重复行。

5. 填充缺失值

df = df.fillna(method='ffill')

这里使用了pandas的fillna函数来填充缺失值，method='ffill'表示用前一个非缺失值填充。

6. 输出完整数据表

df.to_excel('班级信息统计\\t3.xlsx', index=False)

这里将合并补全后的数据表输出到‘班级信息统计’文件夹下的‘t3.xlsx’文件中，index=False表示不输出索引。

完整代码如下：

import pandas as pd

df1 = pd.read_excel('班级信息统计\\t1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('班级信息统计\\t2.xlsx')

df = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)
df = df.drop_duplicates(subset=['学号'], keep='first')
df = df.fillna(method='ffill')
df.to_excel('班级信息统计\\t3.xlsx', index=False)

希望这个回答能够帮助到你！