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

使用python将两个excel数据表内数据合并为一个

### 回答1：
你好，我可以回答这个问题。使用Python可以使用pandas库来合并两个excel数据表内的数据。具体步骤如下：

1. 导入pandas库

import pandas as pd

2. 读取两个excel文件

df1 = pd.read_excel('file1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('file2.xlsx')

3. 合并两个数据表

merged_df = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)

其中，`ignore_index=True`表示忽略原来数据表的索引，重新生成索引。

4. 将合并后的数据表保存为新的excel文件

merged_df.to_excel('merged_file.xlsx', index=False)

以上就是使用Python将两个excel数据表内数据合并为一个的方法。希望能对你有所帮助。

### 回答2：
使用Python将两个Excel数据表内的数据合并为一个，可以使用pandas库来实现。

首先，需要安装pandas库，可以使用命令`pip install pandas`来进行安装。

接下来，可以使用pandas库的`read_excel`函数来读取两个Excel数据表中的数据，并将其转换为DataFrame对象。

import pandas as pd

# 读取第一个Excel数据表
df1 = pd.read_excel('表1.xlsx')

# 读取第二个Excel数据表
df2 = pd.read_excel('表2.xlsx')

读取完成后，可以分别查看两个DataFrame对象的内容，以确保数据读取正确。

接下来，使用pandas库的`concat`函数来将两个DataFrame对象合并为一个。需要设置`axis`参数为0，表示按行合并。

# 合并数据表
merged_df = pd.concat([df1, df2], axis=0)

合并后的数据存储在新的DataFrame对象`merged_df`中，可以进一步进行数据处理或保存为新的Excel文件。

最后，将合并后的数据保存为Excel文件，可以使用pandas库的`to_excel`函数。

# 将合并后的数据保存为Excel文件
merged_df.to_excel('合并后的数据表.xlsx', index=False)

以上就是使用Python将两个Excel数据表合并为一个的步骤和代码。使用pandas库可以灵活处理和操作Excel数据，使数据的合并变得简单方便。

### 回答3：
在Python中可以使用第三方库`pandas`将两个Excel数据表内的数据合并成一个。首先需要安装pandas库，使用`pip install pandas`命令进行安装。

然后，使用pandas库的`read_excel()`函数分别读取两个Excel数据表的数据，并存储为两个DataFrame对象。可以通过指定Excel文件路径和表名来实现，如`df1 = pd.read_excel('file1.xlsx', 'Sheet1')`。

接下来，可以使用pandas库的`concat()`函数将两个DataFrame对象进行合并。该函数的用法是`new_df = pd.concat([df1, df2])`，其中`df1`和`df2`为待合并的DataFrame对象。

最后，将合并后的数据保存到一个新的Excel文件中，使用pandas库的`to_excel()`函数，如`new_df.to_excel('merged_data.xlsx', index=False)`。

整个过程的代码如下所示：

import pandas as pd

# 读取两个Excel数据表的数据
df1 = pd.read_excel('file1.xlsx', 'Sheet1')
df2 = pd.read_excel('file2.xlsx', 'Sheet1')

# 合并两个DataFrame对象
new_df = pd.concat([df1, df2])

# 将合并后的数据保存为一个新的Excel文件
new_df.to_excel('merged_data.xlsx', index=False)

以上就是使用Python将两个Excel数据表内数据合并为一个的方法。

python读取多个excel文件某一列合并

可以使用 Pandas 库来读取多个 Excel 文件，并将某一列合并。

具体步骤如下：

1. 导入 Pandas 库。

import pandas as pd

2. 定义一个空的 DataFrame。

df = pd.DataFrame()

3. 遍历多个 Excel 文件，将每个文件中需要的列读取到 DataFrame 中。

for file_name in ['file1.xlsx', 'file2.xlsx', 'file3.xlsx']:
    # 读取 Excel 文件中的指定列
    data = pd.read_excel(file_name, usecols=['column_name'])
    # 将数据添加到 DataFrame 中
    df = pd.concat([df, data], ignore_index=True)

其中，`usecols` 参数用于指定需要读取的列，可以是列名或列索引。`concat` 函数用于将多个 DataFrame 合并成一个，`ignore_index` 参数用于重置索引。

4. 对 DataFrame 进行处理，例如去重、排序等。

# 去重
df = df.drop_duplicates()
# 排序
df = df.sort_values('column_name')

最终得到的 DataFrame 中，`column_name` 列包含了多个 Excel 文件中指定的列的数据。