python 关联两个exl中的相同列，导出指定列

可以使用 `pandas` 库来实现此功能。

首先，使用 `read_excel` 函数分别读取两个 Excel 文件，然后使用 `merge` 函数将两个数据框按照相同列进行关联。最后，使用 `to_excel` 函数将指定列导出到一个新的 Excel 文件中。

以下是示例代码：

import pandas as pd

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

# 将两个数据框按照相同列进行关联
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='相同列')

# 导出指定列到一个新的 Excel 文件
output_df = merged_df[['指定列1', '指定列2']]
output_df.to_excel('output.xlsx', index=False)

其中，需要将代码中的 `'file1.xlsx'`、`'file2.xlsx''`、`'相同列'`、`'指定列1'` 和 `'指定列2'` 替换为实际的文件名和列名。而 `index=False` 则表示不导出行索引。

相关问题

python关联两个exl中相同的列，并导出指定列到新exl

可以使用Python中的pandas库来读取和处理Excel文件，具体实现步骤如下：

1. 导入pandas库

import pandas as pd

2. 读取需要处理的Excel文件

df1 = pd.read_excel('file1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('file2.xlsx')

3. 关联两个Excel文件中相同的列，比如以“ID”列为关联列，可以使用merge方法

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='ID')

4. 选择需要导出的列，比如选择“ID”、“Name”和“Age”列

selected_df = merged_df[['ID', 'Name', 'Age']]

5. 将结果导出到新的Excel文件中

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

完整代码示例：

import pandas as pd

# 读取需要处理的Excel文件
df1 = pd.read_excel('file1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('file2.xlsx')

# 关联两个Excel文件中相同的列
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='ID')

# 选择需要导出的列
selected_df = merged_df[['ID', 'Name', 'Age']]

# 将结果导出到新的Excel文件中
selected_df.to_excel('result.xlsx', index=False)

需要注意的是，需要确保两个Excel文件中的关联列的数据类型一致，并且关联列中的数据不能有重复值，否则会影响关联结果。

python 关联2个exl中相同的列，并导出指定列，进行列的逻辑运算

可以使用 Pandas 库来实现这个功能。具体步骤如下：

1. 读取两个 Excel 文件为 Pandas DataFrame 对象；
2. 通过 merge() 方法将两个 DataFrame 对象按照相同的列进行关联，得到一个新的 DataFrame 对象；
3. 对新的 DataFrame 对象进行逻辑运算，并将结果导出为 Excel 文件。

下面是一个示例代码，其中假设需要关联的列为 "ID"，需要进行逻辑运算的列为 "A" 和 "B"：

import pandas as pd

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

# 按照相同的列进行关联
merged = pd.merge(df1, df2, on='ID')

# 进行逻辑运算
result = merged['A'] & merged['B']

# 导出结果为 Excel 文件
result.to_excel('output.xlsx', index=False)

在这个示例中，假设需要进行的逻辑运算为 "A and B"，因此使用了位运算符 "&"。如果需要进行其他的逻辑运算，可以根据实际情况调整运算符。