如何用pandas根据excel的“路线描述”列筛选包含“江西”的数据，若有则保存到df1，若没有则输出“无江西路单”

好的，根据您的要求，以下是代码：

import pandas as pd

# 读取excel文件，假设"路线描述"在第2列，第一行为表头
df = pd.read_excel("your_excel_file.xlsx", header=0, usecols=[1])

# 创建一个名为"江西"的Series来存储路线描述是否包含"江西"
contains_jiangxi = df.iloc[:,0].str.contains("江西")

# 检查是否存在江西路单
if any(contains_jiangxi):
    # 存在江西路单，将数据保存到df1
    df1 = df[contains_jiangxi]
else:
    # 不存在江西路单，输出信息
    print("无江西路单")

如果您需要筛选的是多个关键字，例如包含"江西"和"广东"，可以像这样修改代码:

contains_jiangxi_and_guangdong = df.iloc[:,0].str.contains("江西") & df.iloc[:,0].str.contains("广东")

if any(contains_jiangxi_and_guangdong):
    df1 = df[contains_jiangxi_and_guangdong]
else:
    print("无江西和广东路单")

希望这可以帮助您！

相关问题

现有两张表df1和df2，所有列名都相同，但行数不一样，如何用pandas根据名为“合同编号”的列将df1和df2进行匹配， 若df2中有df1没有的数据则把这些数据写入df1底部，并打印“df1”已更新，若df2中所有数据df1都有，则打印“df1不用更新”

可以使用pandas的merge函数将df1和df2根据“合同编号”列进行合并，然后判断合并后的数据行数是否与df1的行数相等，如果不相等说明df2中有df1没有的数据，需要将这些数据写入df1底部，并打印“df1已更新”，否则打印“df1不用更新”。

具体代码如下：

import pandas as pd

# 读取df1和df2
df1 = pd.read_excel('df1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('df2.xlsx')

# 根据“合同编号”列进行合并
merged = pd.merge(df1, df2, on='合同编号', how='outer')

if len(merged) != len(df1):
    # 将df2中df1没有的数据写入df1底部
    new_data = merged[merged['合同编号'].isin(df1['合同编号']) == False]
    df1 = pd.concat([df1, new_data], ignore_index=True)
    df1.to_excel('df1.xlsx', index=False)
    print('df1已更新')
else:
    print('df1不用更新')

pandas 有两个df数据，根据df1的最后一列数据，把df2的列匹配给df1

可以使用 pandas 的 merge 函数将两个 DataFrame 进行匹配，根据 df1 的最后一列数据将 df2 的列匹配给 df1。具体的操作如下：

import pandas as pd

# 生成示例数据
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': ['X', 'Y', 'Z']})
df2 = pd.DataFrame({'D': [7, 8, 9], 'E': [10, 11, 12], 'C': ['X', 'Y', 'Z']})

# 使用 merge 函数进行匹配
df_merged = pd.merge(df1, df2, on='C')

# 输出匹配后的结果
print(df_merged)

上述代码中，我们首先生成了两个示例数据 df1 和 df2，分别含有三列和两列数据。其中 df1 包含了最后一列 C，根据这一列数据将 df2 的列匹配给 df1。接着，我们使用 merge 函数将两个 DataFrame 进行匹配，使用 on='C' 表示根据 C 列进行匹配。最后，输出匹配后的结果，即包含所有列的新 DataFrame。