使用python写一串代码，效果是将两个excel表格中的数据按照“银行账户” 关键字查找重复项。

好的，以下是可以实现这个功能的Python代码：

import pandas as pd

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

# 按照“银行账户”关键字查找重复项
duplicates = pd.merge(df1, df2, on='银行账户', how='inner')

# 输出重复项结果
print(duplicates)

需要注意的是，这段代码中使用了pandas库，因此需要先通过pip安装pandas库。同时，代码中的“table1.xlsx”和“table2.xlsx”分别代表两个excel表格的文件名，需要替换成实际文件名。

相关问题

写一个python脚本，要求提取excel表格含有关键字行的数据，并将数据写入到新的excel表格中

好的，这个问题可以通过使用Python中的pandas和openpyxl库来解决。首先，需要安装这两个库（如果你还没有安装的话）：

!pip install pandas openpyxl

接下来，你可以使用pandas的read_excel方法读取原始表格数据，然后使用pandas的contains方法检查表格中是否含有关键字。最后，使用openpyxl创建一个新的excel表格，并将含有关键字的行数据写入到新表格中。这个过程可以用如下的Python脚本来实现：

import pandas as pd
from openpyxl import Workbook

# 设置关键字
keywords = ['关键词1', '关键词2', '关键词3']

# 读取原始表格数据
df = pd.read_excel('原始表格.xlsx')

# 检查每一行是否含有关键字
contains_keywords = df.apply(lambda x: any(keyword in x.values for keyword in keywords), axis=1)

# 筛选出含有关键字的行
filtered_df = df[contains_keywords]

# 创建一个新的excel表格
wb = Workbook()
ws = wb.active

# 将含有关键字的行写入到新表格中
for row in pd.DataFrame(filtered_df).itertuples(index=False):
    ws.append(row)

# 保存新表格
wb.save('新表格.xlsx')

这个脚本会将原始表格中含有关键字的行筛选出来，并将这些行写入到一个新的excel表格中。你可以根据需要修改关键字和文件名等参数。

用python写两个excel表格指定列对比，标记重复数据的代码

好的，以下是一个简单的示例代码，用于对比两个 Excel 表格指定列并标记重复的数据：

import pandas as pd

# 读取两个 Excel 文件
df1 = pd.read_excel('example1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('example2.xlsx')

# 指定需要对比的列
merge_cols = ['列1', '列2']

# 对比两个数据框
df_merge = pd.merge(df1, df2, on=merge_cols, how='inner', indicator=True)

# 标记重复的数据
df_merge.loc[df_merge['_merge'] == 'both', '标记列'] = '重复'

# 保存标记后的数据框
df_merge.to_excel('example_merged.xlsx', index=False)

在这个代码中，我们首先使用 Pandas 库的 `read_excel` 函数读取需要对比的两个 Excel 文件，并将它们存储为两个 Pandas 数据框。然后，我们指定需要对比的列名，将其存储为一个列表。接着，我们使用 `merge` 函数将这两个数据框按照指定的列进行内连接，同时使用 `indicator` 参数添加一列 `_merge` 标记数据是否在两个数据框中都存在。最后，我们使用 `loc` 方法将 `_merge` 列中值为 `both` 的行标记为重复的数据，并在标记列中添加一个标记值。最后，我们使用 `to_excel` 函数将标记后的数据框保存为一个新的 Excel 文件。

请注意，这个示例代码中的文件名、列名和标记值需要根据具体情况进行修改。另外，如果需要对比的列不止两列，需要将列名全部添加到 `merge_cols` 列表中。