excel表格1为316家公司名称,excel表格2为专利数据,现在需要使用Pycharm对excel表格2内的申请人列进行查询,如果申请人列公司名字在excel表格2中,则在excel表格2中生成一列新的名称

时间: 2023-03-28 07:04:10 浏览: 61
好的,我可以回答这个问题。您可以使用Python的pandas库来读取和处理Excel文件。您可以使用pandas的merge函数将两个表格按照申请人列进行合并,然后使用apply函数来判断申请人列是否包含在公司名称列中,如果是,则在新列中生成公司名称。具体代码可以参考以下示例: ```python import pandas as pd # 读取Excel文件 df1 = pd.read_excel('excel表格1.xlsx') df2 = pd.read_excel('excel表格2.xlsx') # 合并两个表格 merged_df = pd.merge(df1, df2, on='申请人') # 判断申请人列是否包含在公司名称列中 def check_company(row): if row['公司名称'] in row['申请人']: return row['公司名称'] else: return '' merged_df['新的名称'] = merged_df.apply(check_company, axis=1) # 保存结果到Excel文件 merged_df.to_excel('结果.xlsx', index=False) ``` 这个代码可以将两个Excel表格按照申请人列进行合并,并在新的表格中生成一个新的名称列,如果申请人列包含在公司名称列中,则在新的名称列中生成公司名称,否则为空。最后将结果保存到Excel文件中。
相关问题

excel表格2专利数据有一列的列名称为申请人。申请人可以为机构、学校、公司,也可以由机构、学校、公司共同作为申请人,数量不限制。excel表格1数据只有一列公司名称,列信息为316家公司名称。现在如何通过pycharm将excel1与exel2进行匹配?

可以使用Python中的pandas库来实现excel1与excel2的匹配。首先,读取excel1和excel2的数据,然后使用pandas的merge函数将两个表格按照申请人或公司名称进行合并。具体代码如下: ```python import pandas as pd # 读取excel1和excel2的数据 df1 = pd.read_excel('excel1.xlsx') df2 = pd.read_excel('excel2.xlsx') # 将两个表格按照申请人或公司名称进行合并 result = pd.merge(df1, df2, on='申请人', how='left') # 将结果保存到新的excel文件中 result.to_excel('result.xlsx', index=False) ``` 其中,on参数指定按照申请人进行合并,how参数指定使用左连接方式,即以excel1为基础表格,将excel2中的数据合并到excel1中。最后,将合并后的结果保存到新的excel文件中。

对一个excel表格的数据使用pycharm进行极差法数据标准化,并将处理好的数据以.xlsx的形式输出

以下是使用 Python 在 PyCharm 中进行极差法数据标准化并将处理好的数据以 .xlsx 的形式输出的步骤: 1. 首先安装所需的库,包括 pandas 和 openpyxl。可以在 PyCharm 中打开终端,使用以下命令进行安装: ``` pip install pandas openpyxl ``` 2. 接下来,导入需要使用的库: ```python import pandas as pd from openpyxl import Workbook ``` 3. 读取 Excel 文件中的数据,可以使用 pandas 的 read_excel() 函数: ```python df = pd.read_excel('data.xlsx') ``` 其中,'data.xlsx' 是 Excel 文件的路径和名称。 4. 对数据进行极差法标准化,可以使用以下代码: ```python df_normalized = (df - df.min()) / (df.max() - df.min()) ``` 其中,df.min() 和 df.max() 分别表示数据集的最小值和最大值。 5. 将处理好的数据保存为 Excel 文件,可以使用 openpyxl 库中的 Workbook() 和 save() 函数: ```python wb = Workbook() ws = wb.active for r in dataframe_to_rows(df_normalized, index=False, header=True): ws.append(r) wb.save('normalized_data.xlsx') ``` 其中,dataframe_to_rows() 函数用于将 pandas 数据帧转换为行的迭代器,index=False 表示不包括索引列,header=True 表示包括列名。'normalized_data.xlsx' 是要保存的 Excel 文件的名称。 完整代码如下: ```python import pandas as pd from openpyxl import Workbook from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows # 读取 Excel 文件中的数据 df = pd.read_excel('data.xlsx') # 对数据进行极差法标准化 df_normalized = (df - df.min()) / (df.max() - df.min()) # 将处理好的数据保存为 Excel 文件 wb = Workbook() ws = wb.active for r in dataframe_to_rows(df_normalized, index=False, header=True): ws.append(r) wb.save('normalized_data.xlsx') ```

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### 回答1: 可以使用Python中的pandas库来读取Excel表格。可以用pandas.read_excel()方法来读取,然后你就可以将Excel表格中的数据加载到你的Python代码中进行其他处理操作。在PyCharm中可以直接安装pandas库并在代码中引用。 ### 回答2: 在使用Python进行数据分析和处理时,通常需要读取Excel表格中的数据。而Pycharm是一款常用的Python IDE(集成开发环境),提供了方便快捷的读取Excel表格的方法。 下面介绍一种常用的读取Excel表格的方法: 1. 安装所需库 首先,需要安装所需的库,包括pandas和xlrd。可以使用pip在Pycharm内安装,具体安装命令如下: pip install pandas pip install xlrd 2. 导入所需库 在Pycharm中新建Python文件,然后导入所需的库: import pandas as pd 3. 读取Excel表格 使用pandas库的read_excel()函数来读取Excel表格。这个函数的一般语法如下: pd.read_excel('路径/文件名.xlsx',sheet_name='工作表名称',header=0,index_col=None,usecols=None) 其中,路径/文件名.xlsx表示Excel文件的完整路径和文件名,sheet_name表示要读取的工作表名称(如果不指定,默认读取第一个工作表),header表示列名所在的行号(如果不指定,默认为0),index_col表示要用作索引的列(如果不指定,默认为None),usecols表示要读取的列名(如果不指定,默认读取全部列)。 例如,要读取名为“数据”的工作表,并将第一行作为列名,可以使用以下代码: data = pd.read_excel('路径/文件名.xlsx',sheet_name='数据',header=0) 4. 使用读取到的数据 读取Excel表格后,可根据需要对其进行分析和处理。例如,可以使用pandas库提供的各种函数进行数据清洗、筛选、统计等操作。 以上就是在Pycharm中读取Excel表格的基本步骤。由于Excel表格的格式和内容各不相同,需要根据实际情况进行灵活处理。 ### 回答3: 在使用Pycharm进行数据处理或者数据分析的过程中,很常见的一个问题就是如何读取Excel表格。下面将会以一个Python程序来说明如何使用Pycharm读取Excel表格。 Pycharm读取Excel表格需要用到pandas包。首先,我们需要使用pip命令安装pandas包。在Pycharm中打开终端,输入如下命令: pip install pandas 安装完成后,就可以在Python程序中使用pandas包。接下来,我们首先需要导入pandas库,并且使用read_excel函数来读取Excel表格。read_excel函数默认情况下只读取第一个工作簿的内容。 import pandas as pd df = pd.read_excel('data.xlsx') #读取Excel表格内容 print(df.head()) #打印前五行数据 在以上的代码中,我们通过pd.read_excel函数来读取Excel表格的内容。其中"‘data.xlsx"是要读取的Excel表格文件名。读取返回的结果是一个DataFrame数据结构,可以使用df.head()函数来查看前5行数据。 如果Excel表格中存在多个工作簿时,我们可以指定要读取的工作簿名称,使用Sheet_name参数。 df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet2') print(df.head()) 在以上的代码中,我们使用sheet_name参数指定要读取的工作簿名称,读取返回结果的DataFrame格式。 除此之外,我们还可以使用其他参数来读取Excel表格的内容,例如读取指定的行和列,筛选等等。 读取Excel表格是Pycharm的一个常见操作,只需要使用pandas包提供的read_excel函数就可以完成。读取数据之后,我们可以使用pandas进行数据分析和处理,进行更加深入的分析和研究。

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