用python 联合查询两个datafram中某几列相同的值

可以使用 pandas 库中的 merge() 函数进行两个 datafram 的联合查询。假设两个 datafram 分别为 df1 和 df2，要查询的列为 column1 和 column2，则可以使用以下代码进行联合查询：

result = pd.merge(df1, df2, on=['column1', 'column2'])

其中，on 参数指定要查询的列名，它们必须在两个 datafram 中都存在。该函数会返回一个新的 datafram，包含两个 datafram 中所有在指定列上匹配的行。

相关问题

用python 左查询两个datafram中以多个列的值相同

可以使用`merge`函数进行左查询，同时指定多个列作为连接键。

例如，假设有两个DataFrame，分别为df1和df2，它们都包含列A和列B，可以使用如下代码进行左查询：

merged_df = pd.merge(df1, df2, on=['A', 'B'], how='left')

其中，`on`参数指定连接键的列名，`how`参数指定连接方式为左查询。

这样就可以得到一个新的DataFrame，其中包含了df1中所有行，以及df2中与之匹配的行，如果df2中没有匹配的行，对应的列会填充为NaN。

python读取excel中某几列

可以使用 pandas 库来读取 Excel 文件中的某几列，具体代码如下：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('example.xlsx')

# 选择需要读取的列
selected_columns = ['列名1', '列名2', '列名3']
df = df[selected_columns]

# 打印结果
print(df)

其中，`example.xlsx` 是 Excel 文件的文件名，`selected_columns` 是需要读取的列名列表，可以根据实际情况修改。