Python如何将两个excel表根据某列合并，并新建一个exce

l表格？

你可以使用 pandas 库中的 merge() 函数来合并两个 Excel 表格。具体步骤如下：

1. 使用 pandas 库中的 read_excel() 函数读取两个 Excel 表格，并将它们转换为 pandas.DataFrame 对象。

2. 使用 merge() 函数将两个 DataFrame 对象根据某一列进行合并，合并后的结果将生成一个新的 DataFrame 对象。

3. 使用 pandas 库中的 to_excel() 函数将合并后的 DataFrame 对象保存为一个新的 Excel 表格。

以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读取两个 Excel 表格
df1 = pd.read_excel('table1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('table2.xlsx')

# 合并两个 DataFrame 对象
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='column_name')

# 将合并后的 DataFrame 对象保存为一个新的 Excel 表格
merged_df.to_excel('merged_table.xlsx', index=False)

其中，'table1.xlsx' 和 'table2.xlsx' 分别是要合并的两个 Excel 表格的文件名，'column_name' 是要根据哪一列进行合并的列名，'merged_table.xlsx' 是合并后的 Excel 表格的文件名。

相关问题

将不同子文件夹下的Excel文件汇总到一个Excel表中，要求所有数据共用新建的自定义表头； 从excel文件的文件名中获取日期和地域信息，作为两个新增字段加入汇总表； 各excel表中字段信息较多，仅汇总其中有效的字段； 处理列名称不一致的情况； 处理列顺序不一致的情况； 如果某个字段本应是数值类型，但一些表却是以文本类型保存的，在汇总表中需要把这个字段需要统一转化为数值类型保存； 如果某个表中缺少对应字段，则汇总时显示空值

好的，这是一个比较复杂的数据处理需求，需要进行多个步骤的操作。下面是我给出的步骤和思路：

1. 首先需要遍历所有的子文件夹，获取到所有的Excel文件路径。

2. 然后，需要读取每个Excel文件的数据，将其中有效的字段筛选出来，同时将字段名称和顺序进行统一。

3. 接着，需要获取每个Excel文件的文件名，从中提取出日期和地域信息，作为新增的两个字段加入汇总表。

4. 将所有的Excel数据汇总到一个新的Excel表中，使用自定义的表头命名每个字段。

5. 如果某个字段本应是数值类型，但一些表却是以文本类型保存的，在汇总表中需要把这个字段需要统一转化为数值类型保存。

6. 如果某个表中缺少对应字段，则汇总时显示空值。

以下是每个步骤的具体实现：

1. 遍历所有子文件夹，获取Excel文件路径

可以使用Python中的os模块和os.walk()方法来实现：

import os

excel_files = []

# 遍历所有子文件夹，获取Excel文件路径
for root, dirs, files in os.walk('path/to/folder'):
    for file in files:
        if file.endswith('.xlsx'):
            excel_files.append(os.path.join(root, file))

2. 读取每个Excel文件的数据，筛选有效字段，统一字段名称和顺序

可以使用Python的pandas库来读取Excel数据，使用DataFrame中的方法来筛选、重命名和重新排列字段。

import pandas as pd

new_columns = ['date', 'region', 'col1', 'col2', 'col3']  # 新的字段顺序和名称
valid_columns = ['col1', 'col2', 'col3']  # 有效的字段名称

# 读取单个Excel文件的数据
df = pd.read_excel('path/to/excel.xlsx')

# 筛选出有效的字段
df = df[valid_columns]

# 重命名字段
df.rename(columns={'old_col1': 'col1', 'old_col2': 'col2', 'old_col3': 'col3'}, inplace=True)

# 重新排列字段
df = df[new_columns]

3. 获取文件名中的日期和地域信息

可以使用Python中的正则表达式来匹配文件名中的日期和地域信息，然后将其作为新增的两个字段加入汇总表。

import re

filename = '20211111_beijing.xlsx'

# 从文件名中提取日期和地域信息
match = re.match(r'(\d{8})_(\w+).xlsx', filename)
date = match.group(1)
region = match.group(2)

# 将日期和地域信息作为新增字段加入DataFrame
df['date'] = date
df['region'] = region

4. 将所有Excel数据汇总到一个新的Excel表中，使用自定义的表头命名每个字段

可以使用pandas中的concat()方法将多个DataFrame合并为一个，并使用自定义的表头命名每个字段。

# 将所有Excel数据汇总到一个新的DataFrame中
merged_df = pd.concat([df1, df2, df3, ...])

# 使用自定义的表头命名每个字段
merged_df.columns = ['date', 'region', 'col1', 'col2', 'col3']

5. 如果某个字段本应是数值类型，但一些表却是以文本类型保存的，在汇总表中需要把这个字段需要统一转化为数值类型保存。

可以使用pandas中的astype()方法将某个字段的类型转换为数值类型。

merged_df['col1'] = merged_df['col1'].astype(float)

6. 如果某个表中缺少对应字段，则汇总时显示空值。

可以使用pandas中的merge()方法进行数据合并。在合并过程中，可以使用how='outer'参数来保留所有记录，即使某个表中缺少对应字段，也能在汇总表中显示空值。

# 合并两个DataFrame，保留所有记录
merged_df = pd.merge(df1, df2, how='outer', on=['date', 'region'])

用python将新建的df按两列分组，两个列名分别为表名和sheeet名，把分组后的df按顺序输出到已有excel中的倒数第二个sheet，表头填充为浅蓝色，全表加边框，居中

好的，您可以使用pandas库和openpyxl库来完成这个任务。

以下是可能的代码实现：

import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook
from openpyxl.styles import PatternFill, Border, Side, Alignment

# 生成样式
blue_fill = PatternFill(start_color='7EB6FF', end_color='7EB6FF', fill_type='solid')
thin_border = Border(left=Side(style='thin'), right=Side(style='thin'), top=Side(style='thin'), bottom=Side(style='thin'))
center_alignment = Alignment(horizontal='center', vertical='center')

# 加载excel文件，并获取要写入的sheet名
book = load_workbook('your_file.xlsx')
sheets = book.sheetnames
target_sheet = sheets[-2]  # 输出到倒数第二个sheet

# 读取数据并按两列进行分组
df = pd.read_csv('your_data.csv')
grouped = df.groupby(['表名', 'sheet名'])

# 将每组的数据写入excel
sheet = book[target_sheet]
row_idx = 1  # 从第一行开始写
for name, group in grouped:
    # 写入表名、sheet名和分隔行
    sheet.cell(row=row_idx, column=1, value=name[0]).fill = blue_fill
    sheet.cell(row=row_idx, column=2, value=name[1]).fill = blue_fill
    sheet.merge_cells(start_row=row_idx, start_column=1, end_row=row_idx, end_column=2)  # 合并两列
    sheet.cell(row=row_idx+1, column=1, value='').border = thin_border  # 分隔行
    sheet.cell(row=row_idx+1, column=2, value='').border = thin_border
    row_idx += 2  # 下一行开始写数据

    # 写入数据
    for _, row in group.iterrows():
        for col_idx, value in enumerate(row):
            sheet.cell(row=row_idx, column=col_idx+1, value=value).border = thin_border
            sheet.cell(row=row_idx, column=col_idx+1).alignment = center_alignment
        row_idx += 1  # 下一行

# 应用样式到整表
for row in sheet.rows:
    for cell in row:
        cell.border = thin_border
        cell.alignment = center_alignment

# 保存文件
book.save('your_file.xlsx')

您可以将上面的代码复制到Python文件中，然后将文件名和数据文件名替换为您自己的文件，以及两个列的名称。运行脚本后，数据将被分组并写入您的Excel文件中的特定sheet。