使用pandas,python对1.xlsx中C列数据切出前两个数字，将数字新增一列插入原sheet

答：你好！这是一个技术问题，我可以提供解答。您可以使用 Pandas 中的 str.slice() 方法来完成这个任务。代码如下：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('1.xlsx')

# 切出前两个数字并插入新列
df['数字'] = df['C'].str.slice(stop=2)

# 保存修改后的文件
df.to_excel('1.xlsx', index=False)

运行这段代码后，原 Excel 文件中的 C 列前两个数字会被切出，新增一列“数字”并插入到原表中，最后将修改后的数据保存回原 Excel 文件。

注：若您的 Excel 文件中有多个 Sheet，需要使用 pandas.read_excel() 方法的 sheet_name 参数指定要操作的 Sheet 名称或索引。

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python 对比两个表格'1.xlsx'和'2.xlsx'里行和列完全重复的数据，将重复数据标出

好的，您可以使用 Pandas 库来实现这个功能。以下是一个示例代码，可以实现对比两个 Excel 表格并标记重复数据的功能：

import pandas as pd

# 读取两个 Excel 文件
df1 = pd.read_excel('1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('2.xlsx')

# 将两个表格合并
merged = pd.merge(df1, df2, how='inner')

# 标记重复数据
df1['重复数据'] = df1.apply(lambda x: '是' if x.isin(merged.values).all() else '否', axis=1)
df2['重复数据'] = df2.apply(lambda x: '是' if x.isin(merged.values).all() else '否', axis=1)

# 将结果保存到新的 Excel 文件中
with pd.ExcelWriter('result.xlsx') as writer:
    df1.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)
    df2.to_excel(writer, sheet_name='Sheet2', index=False)

这段代码会读取名为 '1.xlsx' 和 '2.xlsx' 的两个 Excel 文件，将它们合并成一个新的 DataFrame，并标记出重复的数据。最后，将结果保存到名为 'result.xlsx' 的新 Excel 文件中，其中包含了两个表格的标记重复数据。您可以根据需要自定义输出的文件名和路径。

用Python语言中的pandas读取text.xlsx中Sheet1和Sheet2,并且把text中的Sheet1和Sheet2两个表按职工号合并

好的，我可以帮您解决这个问题。

首先，您需要安装pandas库。您可以在命令行中输入以下命令来安装pandas：

pip install pandas

接下来，您可以使用以下代码来读取Excel文件中的Sheet1和Sheet2表，并将它们合并成一个数据表：

import pandas as pd

# 读取Sheet1表和Sheet2表
df1 = pd.read_excel('text.xlsx', sheet_name='Sheet1')
df2 = pd.read_excel('text.xlsx', sheet_name='Sheet2')

# 将两个表按职工号合并
result = pd.merge(df1, df2, on='职工号', how='outer')

在上面的代码中，我们首先使用`pd.read_excel`函数读取了Excel文件中的Sheet1和Sheet2表，然后使用`pd.merge`函数将两个表按照职工号进行合并。

`pd.merge`函数中的参数解释如下：

- `df1`和`df2`：要合并的两个数据表。
- `on`：指定合并的列，这里我们选择了职工号。
- `how`：指定合并方式，这里我们选择了outer，表示取两个表的并集。

最后，我们可以将合并后的结果保存到一个新的Excel文件中，例如：

# 将结果保存到新的Excel文件中
result.to_excel('merged.xlsx', index=False)

在上面的代码中，我们使用`to_excel`函数将合并后的结果保存到了一个名为merged.xlsx的新文件中，并且将索引列忽略了。