使用pandas的merge函数进行匹配,没有匹配到的存入一个excel
时间: 2024-03-05 15:55:21 浏览: 38
好的,你的问题是如何使用pandas的merge函数进行匹配,并将没有匹配到的数据存入一个Excel文件中。
首先,我们需要使用pandas库来进行数据处理和匹配。我们可以使用merge()函数来进行数据匹配。该函数可以根据指定的键将两个数据帧进行连接。下面是一个示例代码:
``` python
import pandas as pd
# 读取两个数据源
data1 = pd.read_excel('data1.xlsx')
data2 = pd.read_excel('data2.xlsx')
# 通过指定键进行数据匹配
result = pd.merge(data1, data2, on='key')
# 将没有匹配到的数据存入一个Excel文件中
unmatched_data = data1[~data1['key'].isin(result['key'])]
unmatched_data.to_excel('unmatched_data.xlsx', index=False)
```
在上面的代码中,我们首先使用read_excel()函数读取了两个数据源,然后使用merge()函数根据键进行数据匹配,得到了匹配的结果。最后,我们使用~和isin()函数来筛选出没有匹配到的数据,并将其存入一个Excel文件中。
注意,上面的代码中的key是指我们用来进行匹配的列名,你需要根据你的数据源来进行修改。
希望这个回答能够帮到你!
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# 将需要匹配的列作为索引 # 使用pandas的merge函数进行匹配,没有匹配到的信息保存到新的excel中
好的,可以使用以下代码将需要匹配的列作为索引,然后使用 pandas 的 merge 函数进行匹配,将没有匹配到的信息保存到新的 Excel 文件中:
```python
import pandas as pd
# 读取第一个 Excel 文件
df1 = pd.read_excel('excel1.xlsx')
# 将需要匹配的列作为索引
df1 = df1.set_index('匹配列名')
# 读取第二个 Excel 文件
df2 = pd.read_excel('excel2.xlsx')
# 将需要匹配的列作为索引
df2 = df2.set_index('匹配列名')
# 使用 merge 函数进行匹配
merged = pd.merge(df1, df2, left_index=True, right_index=True, how='left')
# 提取没有匹配到的信息
unmatched = merged[merged['索引列名'].isna()]
# 存储到一个 Excel 文件中
with pd.ExcelWriter('unmatched.xlsx') as writer:
unmatched.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1')
```
在代码中,需要将 `'excel1.xlsx'` 和 `'excel2.xlsx'` 替换成你实际使用的 Excel 文件名,将 `'匹配列名'` 替换成你想要匹配的列的列名,将 `'索引列名'` 替换成你想要使用的列的列名。同时,需要将 `'unmatched.xlsx'` 替换成你想要存储没有匹配到的信息的 Excel 文件名。
这里使用了 `set_index` 方法将需要匹配的列作为索引。然后使用 merge 函数进行匹配,left_index 和 right_index 参数分别表示左表和右表使用索引进行匹配。最后提取没有匹配到的信息,并将其存储到一个 Excel 文件中。
merge函数如何将多个excel文件匹配合并
merge函数是 pandas 库中的一个函数,可以用来将多个 Excel 文件进行匹配合并。具体步骤如下:
1. 导入 pandas 库:`import pandas as pd`
2. 使用 pandas 中的 read_excel 函数读取需要合并的多个 Excel 文件,例如:
```
df1 = pd.read_excel('file1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('file2.xlsx')
```
3. 确定需要合并的关键列,即用来匹配合并的列,例如:
```
key_column = 'ID'
```
这里以 ID 为例,可以根据实际情况选择其他列。
4. 使用 pandas 中的 merge 函数进行合并,合并方式可以选择 inner、outer、left、right,在这里以 inner(交集合并)为例,例如:
```
merged_df = pd.merge(df1, df2, on=key_column, how='inner')
```
这样就将 df1 和 df2 中 ID 列相同的行合并到了一起,形成了 merged_df 数据框。
5. 如果需要合并多个 Excel 文件,可以使用 for 循环,将每个 Excel 文件都进行一遍合并操作,例如:
```
merged_df = pd.merge(df1, df2, on=key_column, how='inner')
for file in ['file3.xlsx', 'file4.xlsx', 'file5.xlsx']:
df = pd.read_excel(file)
merged_df = pd.merge(merged_df, df, on=key_column, how='inner')
```
这样就完成了将多个 Excel 文件进行匹配合并的过程。