使用python将excle表格进行统计表格中每个姓名的出现次数，表格中姓名有两个相同字当作一个人进行统计

好的，我可以为您提供相应的Python代码。您可以使用pandas和collections模块来完成此任务。以下是一个示例代码，可以读取Excel文件中的数据，统计每个姓名的出现次数，并将结果输出到控制台：

import pandas as pd
from collections import Counter

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

# 将姓名列转换为列表
names = df['姓名'].tolist()

# 将两个相同字的姓名看作一个人
names = [''.join(set(name)) for name in names]

# 统计每个姓名出现的次数
name_counts = Counter(names)

# 输出结果
for name, count in name_counts.items():
    print(f'{name}: {count}')

您只需要将上述代码中的“your_excel_file.xlsx”替换为您的Excel文件名即可。请注意，上述代码假设您的Excel文件中包含一个名为“姓名”的列。如果您的实际情况不同，请相应地更改代码。

相关问题

怎么使用python将excle表格进行统计表格中每个姓名的出现次数

可以使用 pandas 库来读取 Excel 表格，并使用 groupby 和 count 方法来统计每个姓名的出现次数。具体实现步骤如下：

1. 安装 pandas 库：在命令行中输入 `pip install pandas`，等待安装完成。

2. 导入 pandas 库：在 Python 脚本中导入 pandas 库，代码如下：

   import pandas as pd

3. 读取 Excel 表格：使用 pandas 库中的 read_excel 方法读取 Excel 表格，代码如下：

   df = pd.read_excel('data.xlsx')

其中，data.xlsx 为待读取的 Excel 表格的文件名。

4. 统计出现次数：使用 pandas 库中的 groupby 和 count 方法统计每个姓名的出现次数，代码如下：

   counts = df['姓名'].groupby(df['姓名']).count().sort_values(ascending=False)

其中，counts 为一个 pandas Series 对象，其中每个元素对应一个姓名及其出现次数。

5. 输出结果：将结果输出为 Excel 表格或者打印出来，代码如下：

   counts.to_excel('counts.xlsx', index=True, header=['出现次数'])

其中，counts.xlsx 为输出的 Excel 表格的文件名，index=True 表示保留行索引，header=['出现次数'] 表示设置表头为 "出现次数"。

完整的代码示例如下：

import pandas as pd

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

# 统计出现次数
counts = df['姓名'].groupby(df['姓名']).count().sort_values(ascending=False)

# 输出结果
counts.to_excel('counts.xlsx', index=True, header=['出现次数'])

其中，data.xlsx 是一个包含姓名和其他信息的 Excel 表格，'姓名' 是 Excel 表格中的一列，表示每个人的姓名。

用python将两个excle表格的姓名列单独合并，并且模糊统计每个姓名出现的次数

好的，可以使用 Python 中的 pandas 和 fuzzywuzzy 库来实现这个任务。首先，需要安装这两个库：

!pip install pandas fuzzywuzzy

然后，我们可以按照以下步骤来处理两个 Excel 表格的姓名列：

1. 使用 pandas 的 read_excel 方法读取两个表格，并将姓名列转换为字符串类型。

import pandas as pd

# 读取两个表格
df1 = pd.read_excel('table1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('table2.xlsx')

# 将姓名列转换为字符串类型
df1['姓名'] = df1['姓名'].astype(str)
df2['姓名'] = df2['姓名'].astype(str)

2. 将两个表格的姓名列合并为一个新的 Series。

names = pd.concat([df1['姓名'], df2['姓名']])

3. 使用 fuzzywuzzy 库的 process 方法对姓名进行模糊匹配，并统计出现次数。

from fuzzywuzzy import process

# 定义一个匹配函数
def match(name, choices):
    return process.extractOne(name, choices, scorer=fuzz.token_sort_ratio)[0]

# 对每个姓名进行匹配，并统计出现次数
counts = names.groupby(lambda x: match(x, names)).count().sort_values(ascending=False)

这样，counts 变量就是一个 Series，它的索引是模糊匹配后的姓名，值是出现的次数。我们可以将它保存为 Excel 表格：

counts.to_excel('counts.xlsx')

完整代码如下：

import pandas as pd
from fuzzywuzzy import fuzz, process

# 读取两个表格
df1 = pd.read_excel('table1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('table2.xlsx')

# 将姓名列转换为字符串类型
df1['姓名'] = df1['姓名'].astype(str)
df2['姓名'] = df2['姓名'].astype(str)

# 合并姓名列
names = pd.concat([df1['姓名'], df2['姓名']])

# 定义一个匹配函数
def match(name, choices):
    return process.extractOne(name, choices, scorer=fuzz.token_sort_ratio)[0]

# 对每个姓名进行匹配，并统计出现次数
counts = names.groupby(lambda x: match(x, names)).count().sort_values(ascending=False)

# 保存结果为 Excel 表格
counts.to_excel('counts.xlsx')