python实现表a与表b进行匹配，匹配后根据a表的某一列数据值向b表的新列写入'是'与'否'

可以使用 pandas 库来实现表a与表b的匹配和数据的写入。具体的实现步骤如下：

1. 导入 pandas 库并读取表a和表b，并将它们存储为 DataFrame 对象。

import pandas as pd

a = pd.read_csv('table_a.csv')
b = pd.read_csv('table_b.csv')

2. 对表a和表b进行匹配，使用 merge 函数实现，指定连接键为某一列数据。

merged = pd.merge(a, b, on='key_column')

3. 根据 a 表的某一列数据值向 b 表的新列写入 '是' 与 '否'。

merged['new_column'] = merged['a_column'].apply(lambda x: '是' if x == some_value else '否')

4. 将结果保存为新的 csv 文件。

merged.to_csv('result.csv', index=False)

其中，`key_column` 是连接表a和表b的键值列，`a_column` 是表a中用来匹配的列，`some_value` 是需要匹配的值，`new_column` 是向表b中添加的新列，`result.csv` 是结果保存的文件名。

相关问题

python根据现有的字典，xlutils 和判断一列数据进行匹配，将对应字典值写入相应的一列excel

可以使用xlrd和xlwt模块来读取和写入Excel文件，同时结合Python的字典和条件语句来完成匹配和写入操作。

下面是一个示例代码，假设有一个Excel文件，其中第一列是待匹配的数据，第二列是要写入的数据。同时有一个字典，其中包含了待匹配数据和对应的写入数据。代码的功能是将Excel文件中第一列的数据与字典进行匹配，并将匹配到的字典值写入第二列。

import xlrd
import xlwt

# 打开Excel文件
workbook = xlrd.open_workbook('example.xls')
sheet = workbook.sheet_by_index(0)

# 定义字典
dict_data = {'apple': '苹果', 'banana': '香蕉', 'orange': '橙子'}

# 创建一个新的Excel文件
new_workbook = xlwt.Workbook()
new_sheet = new_workbook.add_sheet('Sheet1')

# 遍历Excel文件中的每一行数据
for i in range(sheet.nrows):
    # 读取Excel文件中第一列的数据
    cell_value = sheet.cell_value(i, 0)
    
    # 判断是否在字典中存在对应的键值
    if cell_value in dict_data:
        # 如果存在，将字典值写入Excel文件的第二列
        new_sheet.write(i, 1, dict_data[cell_value])
    else:
        # 如果不存在，将原始数据写入Excel文件的第二列
        new_sheet.write(i, 1, cell_value)

# 保存新的Excel文件
new_workbook.save('new_example.xls')

需要注意的是，xlrd和xlwt模块只支持Excel的xls格式文件，如果需要处理xlsx格式的文件，可以使用openpyxl模块。

两个csv文件根据列的相同值合并，没匹配到的填充NAN

好的，您可以使用Python中的pandas库来完成这个任务。假设您有两个csv文件，分别命名为file1.csv和file2.csv，它们都有一个名为"key"的列，您可以使用以下代码将它们合并：

import pandas as pd

# 读取两个csv文件
df1 = pd.read_csv('file1.csv')
df2 = pd.read_csv('file2.csv')

# 合并两个数据框
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key', how='outer')

# 填充NAN
merged_df.fillna('NAN', inplace=True)

# 将合并后的数据写入新的csv文件
merged_df.to_csv('merged.csv', index=False)

在这段代码中，我们首先使用pandas的read_csv函数读取了两个csv文件，并将它们存储在df1和df2两个数据框中。然后，我们使用merge函数将它们合并成一个数据框，根据"key"列进行匹配，使用outer join来保留所有行，包括那些没有匹配到的。最后，我们使用fillna函数将所有的NAN值填充为"NAN"，并将合并后的数据保存在一个新的csv文件中。