excel怎么对比两个excel文件不相同的数据

可以使用Excel的“比较工具”来对比两个Excel文件中不相同的数据。

1. 打开第一个Excel文件，点击“数据”选项卡，选择“从表格中删除重复项”。

2. 在弹出的对话框中，选择需要去重的列，然后点击“确定”。

3. 保存处理后的文件，关闭Excel。

4. 打开第二个Excel文件，重复步骤1和2，保存处理后的文件，关闭Excel。

5. 打开一个新的Excel文件，点击“数据”选项卡，选择“比较工具”。

6. 在弹出的对话框中，选择第一个处理后的文件和第二个处理后的文件，并设置比较选项。

7. 点击“开始比较”按钮，等待比较完成。

8. 比较结果会在新的Excel文件中展示出来，包括两个文件中不相同的数据。

9. 可以根据需要进行进一步处理或者保存比较结果。

相关问题

将两个excel文件进行对比，将两个文件相同数据的行删除，剩余数据分别另存两个新文件

### 回答1：

我可以为您提供一种方法进行对比：首先，打开第一个excel文件，然后按照您的要求，将数据拷贝到第二个excel文件中，然后选择右键“比较两个文档”，选择“新建比较文件”，这样就会弹出一个新的excel文件，在这个文件中，您可以看到相同数据的行，然后您只需要将这些行删除，剩余数据分别另存两个新文件即可。

### 回答2：
要将两个Excel文件进行对比，并删除相同数据的行，然后将剩余的数据分别另存为两个新文件，可以按照以下步骤操作：

1. 打开第一个Excel文件，选择要对比的数据所在的工作表。在Excel中，数据通常存储在不同的工作表中，每个工作表都有多个列和行。

2. 打开第二个Excel文件，选择要对比的数据所在的工作表。

3. 在第一个Excel文件的工作表中，选中你希望进行对比的共同列（如姓名、学号等），注意选择包含所有数据的列范围。将该列中的所有数据复制到剪贴板上。

4. 在第二个Excel文件的对应工作表中，选中与第一个文件相同的列，并将其数据也复制到剪贴板上。

5. 在第一个Excel文件的工作表中，将剪贴板上的数据粘贴到一个新的、临时的工作表中。

6. 在新的工作表中，选择“数据”选项卡，然后点击“删除重复项”按钮。根据需要，选择是否将整行数据删除。

7. 点击“确定”按钮，Excel将删除相同的行，并只保留第一个出现的行。

8. 使用"另存为"功能，将删除相同数据行后的数据保存为一个新的Excel文件。

9. 现在，打开第二个Excel文件的工作表，并将剪贴板上的数据粘贴到一个新的、临时的工作表中。

10. 重复步骤6至8，删除相同的行，并将剩余的数据保存为另一个新的Excel文件。

经过以上步骤，你将得到两个新的Excel文件，分别包含了两个原文件中剩余的数据，而相同的数据行已经被删除。

### 回答3：
将两个excel文件进行对比，将两个文件相同数据的行删除，剩余数据分别另存两个新文件。

要实现这个需求，可以按照以下步骤进行操作：

1. 打开第一个excel文件，读取其中的数据行。
2. 打开第二个excel文件，也读取其中的数据行。
3. 创建两个空的数据集合，用于存储不同的数据。
4. 逐行比较两个excel文件的数据行。如果两个数据行相同，则删除该数据行；如果数据行不同，则将其放入对应的数据集合中。
5. 关闭两个excel文件。
6. 创建两个新的excel文件，并命名为"新文件1.xlsx"和"新文件2.xlsx"。
7. 分别将第4步中存储的不同数据集合写入到"新文件1.xlsx"和"新文件2.xlsx"中。
8. 保存并关闭"新文件1.xlsx"和"新文件2.xlsx"。至此，已经实现了目标。

这是一个简单的方法，可以通过使用Excel的第三方库，如openpyxl或pandas等来读取和修改excel文件。具体细节可以根据使用的库来进行相应的调整。

请注意，上述步骤仅提供了一种较为简单的实现方式，具体操作还需根据实际需求和excel文件的结构来进行调整。

将两个excel文件进行对比，将两个文件相同数据的行删除，剩余数据分别另存两个新文件。python代码应该怎么写

### 回答1：

可以使用Python的Pandas库来实现这一步骤：1. 使用Pandas中的read_excel()函数读取两个Excel文件。
2. 使用Pandas中的merge()函数将这两个文件合并。
3. 使用Pandas中的drop_duplicates()函数删除重复的行。
4. 使用Pandas中的to_excel()函数将剩余的数据存为两个新的Excel文件。

### 回答2：
在Python中，可以使用`pandas`库来进行Excel文件的读取、处理和保存。下面是一个示例代码，用于将两个Excel文件进行对比，删除相同数据的行，并将剩下的数据分别保存到两个新文件中。

首先，需要安装`pandas`库：

pip install pandas

然后，通过以下代码实现对比和分割保存的功能：

import pandas as pd

# 读取两个Excel文件数据
df1 = pd.read_excel('file1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('file2.xlsx')

# 对比两个文件数据的差异，并保留不同数据的行
df_diff1 = pd.DataFrame(df1).merge(df2, how='left', indicator=True)
df_diff1 = df_diff1[df_diff1['_merge'] == 'left_only']
df_diff2 = pd.DataFrame(df2).merge(df1, how='left', indicator=True)
df_diff2 = df_diff2[df_diff2['_merge'] == 'left_only']

# 删除'_merge'列
df_diff1 = df_diff1.drop(columns='_merge')
df_diff2 = df_diff2.drop(columns='_merge')

# 保存差异数据到两个新文件
df_diff1.to_excel('file1_diff.xlsx', index=False)
df_diff2.to_excel('file2_diff.xlsx', index=False)

以上代码首先使用`pd.read_excel()`函数读取两个Excel文件的数据，并存储在DataFrame对象中。接下来，使用`merge`函数将两个DataFrame对象进行对比，并使用`'_merge'`列指示合并的结果。将合并结果为`'left_only'`的行保留，即为两个文件不同的数据。然后，使用`drop`函数删除`'_merge'`列，并使用`to_excel`函数将结果保存为新的Excel文件。

请注意，以上代码假设两个Excel文件中的数据结构和列名是相同的。如果两个文件的数据结构不同，需要根据实际情况进行相应的处理。

### 回答3：
您可以使用Python的`pandas`库来实现这个功能。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取两个Excel文件为数据框
df1 = pd.read_excel("file1.xlsx")
df2 = pd.read_excel("file2.xlsx")

# 将两个数据框合并，使用indicator参数记录数据来自哪个文件
merged = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True, sort=False, keys=["file1", "file2"], names=["File"])
merged["_merge"] = merged.duplicated(keep=False)

# 根据数据来自的文件和标记连接方式，判断数据是否相同
merged["is_duplicate"] = merged["_merge"].map({'left_only': False, 'right_only': False, 'both': True})

# 过滤出不相同的行
filtered = merged[merged["is_duplicate"] == False].copy()

# 删除多余的列
filtered.drop(["_merge", "is_duplicate"], axis=1, inplace=True)

# 将数据拆分为两个数据框
df1_new = filtered[filtered.index.get_level_values("File") == "file1"].droplevel("File")
df2_new = filtered[filtered.index.get_level_values("File") == "file2"].droplevel("File")

# 将两个数据框另存为新的Excel文件
df1_new.to_excel("file1_new.xlsx", index=False)
df2_new.to_excel("file2_new.xlsx", index=False)

这段代码首先使用`pandas`的`read_excel`函数读取两个Excel文件为数据框。然后将两个数据框合并为一个新的数据框，并添加一个`_merge`列来标记数据来自哪个文件。接下来根据标记判断数据是否相同，过滤出不相同的行，并删除多余的列。最后将两个数据框分别另存为新的Excel文件。

请根据您的实际情况修改文件名和路径，并确保已安装好`pandas`库。