写代码python语言 表a表b里2列里相同的取b表对应第三列的数值填入a表对应的行

这是一个有关于Python编程的问题，我可以回答。这个问题需要使用pandas库中的merge函数，以相同列作为合并键，然后选择需要的列。具体实现可以参考以下代码：

import pandas as pd
# 读取两个表格
df_a = pd.read_csv('table_a.csv')
df_b = pd.read_csv('table_b.csv')

# 合并表格并选择需要的列
merged_df = pd.merge(df_a, df_b[['same_column', 'third_column']], on='same_column', how='left')
# 将第三列数据填入缺失值
merged_df['third_column'].fillna(value=0, inplace=True)

# 将结果写回表a
merged_df.to_csv('table_a.csv')

希望能帮到您！

相关问题

写代码 python工作表单元格里，删除指定列里缺失值对应的行

可以使用 pandas 库中的 dropna() 方法来删除缺失值所在的行。具体操作方法如下：

1. 读取 Excel 工作表，将数据载入 pandas 的 DataFrame 中：

    import pandas as pd

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

2. 删除指定列中缺失值所在的行：

    column_name = 'column_name'  # 替换成要删除缺失值的列名
    df.dropna(subset=[column_name], inplace=True)

3. 将 DataFrame 保存为 Excel 工作表：

    df.to_excel('workbook.xlsx', index=False)

通过以上步骤，指定列中缺失值对应的行就被成功删除了。

python的pandas里如何在一个列里取相同的东西制作一个新的表

你可以使用 pandas 的 groupby 方法，将要取相同的值的列作为参数进行分组，然后使用 agg 方法对分组后的数据进行聚合操作，生成一个新的表。

例如，假设你有以下的数据表：

import pandas as pd

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Alice', 'Charlie'],
        'Age': [25, 30, 35, 40, 25, 35],
        'Salary': [50000, 60000, 70000, 80000, 55000, 75000]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出：

       Name  Age  Salary
0     Alice   25   50000
1       Bob   30   60000
2   Charlie   35   70000
3     David   40   80000
4     Alice   25   55000
5   Charlie   35   75000

现在，如果你要取 Name 列中相同的值，可以使用下面的代码：

new_df = df.groupby('Name').agg('first')
print(new_df)

输出：

         Age  Salary
Name               
Alice     25   50000
Bob       30   60000
Charlie   35   70000
David     40   80000

在这个例子中，groupby 方法将数据表按照 Name 列进行分组，然后 agg 方法使用 'first' 操作对分组后的数据进行聚合，生成一个新的数据表。这里使用 'first' 操作是因为 Name 列的值是相同的，所以聚合操作结果是相同的。