python查找excel中对应列对应名称的行并输出为dataframe
时间: 2023-05-26 10:04:01 浏览: 175
可以使用pandas库来操作excel文件,具体流程如下:
1.读取excel文件,转换成dataframe格式
```python
import pandas as pd
df = pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name='Sheet1')
```
2.根据列名和对应值找到对应的行
```python
column = 'Name'
value = 'John'
matching_rows = df.loc[df[column] == value]
```
3.输出匹配的行
```python
print(matching_rows)
```
完整示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读取excel文件
df = pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name='Sheet1')
# 根据列名和对应值找到对应的行
column = 'Name'
value = 'John'
matching_rows = df.loc[df[column] == value]
# 输出匹配的行
print(matching_rows)
```
相关问题
根据python输出的字典中的键查找另一个excel表格中键所对应的所有数据并输出出来
可以使用 Python 的 pandas 库来实现这个功能。具体步骤如下:
1. 使用 pandas 读取 Excel 表格中的数据,将其转换为 DataFrame 格式。
```python
import pandas as pd
df = pd.read_excel('file.xlsx')
```
2. 将要查找的键存储在一个列表中。
```python
keys = ['key1', 'key2', 'key3']
```
3. 遍历列表中的键,查找对应的数据。
```python
for key in keys:
data = df.loc[df['键所在列的名称'] == key]
print(data)
```
其中,`df.loc[df['键所在列的名称'] == key]` 的作用是在 DataFrame 中查找所有键所对应的行,并将其存储在一个新的 DataFrame 中。如果要输出特定列的数据,可以使用 `data['列名称']` 进行筛选。
完整代码示例:
```python
import pandas as pd
# 读取 Excel 表格
df = pd.read_excel('file.xlsx')
# 要查找的键
keys = ['key1', 'key2', 'key3']
# 遍历键并查找对应的数据
for key in keys:
data = df.loc[df['键所在列的名称'] == key]
print(data)
```
注意替换代码中的文件名和列名称为实际的值。
python excel在sheet1中有一列名字一列金额,sheet2三列名字一列金额,要把sheet1一列名字查找对应的sheet2三列名字并且把sheet1金额放到对应sheet2金额
可以使用 Python 的 pandas 库来实现这个功能。首先需要安装 pandas 库,可以通过以下命令来安装:
```
pip install pandas
```
然后可以使用以下代码来实现:
```python
import pandas as pd
# 读取 sheet1 和 sheet2 的数据
sheet1_df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')
sheet2_df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet2')
# 将 sheet2 的名字列合并成一个字符串
sheet2_df['names'] = sheet2_df.apply(lambda row: row['name1']+' '+row['name2']+' '+row['name3'], axis=1)
# 将 sheet1 的名字列和金额列合并成一个 DataFrame
sheet1_names = sheet1_df['name']
sheet1_amounts = sheet1_df['amount']
sheet1_new = pd.DataFrame({'names': sheet1_names, 'amounts': sheet1_amounts})
# 使用 merge 函数将两个 DataFrame 合并
merged_df = pd.merge(sheet1_new, sheet2_df, on='names')
# 将结果保存到 sheet2
merged_df[['amounts']].to_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet2', startrow=1, startcol=3, index=False)
```
其中,`data.xlsx` 是 Excel 文件的文件名,`Sheet1` 和 `Sheet2` 是两个表格的名称。代码中先读取两个表格的数据,然后将 sheet2 中的名字列合并成一个字符串,再将 sheet1 的名字列和金额列合并成一个 DataFrame。最后使用 merge 函数将两个 DataFrame 合并,并将结果保存到 sheet2 中。
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