用python从一个excel表中筛出与另一个excel表第一列对应的行并保存为一个新的exce

时间: 2024-03-07 11:49:27 浏览: 163
好的,我知道了。要实现这个功能,我们需要使用 Python 的 pandas 库。你需要确保已经安装了 pandas 库。以下是实现这个功能的代码示例: ```python import pandas as pd # 读取第一个excel文件 df1 = pd.read_excel('file1.xlsx') # 读取第二个excel文件 df2 = pd.read_excel('file2.xlsx') # 筛选出与第二个excel文件第一列对应的行 df_filtered = df1[df1['column_name'].isin(df2['column_name'])] # 将筛选出来的结果保存为一个新的excel文件 df_filtered.to_excel('new_file.xlsx', index=False) ``` 请将代码中的 `file1.xlsx`、`file2.xlsx`、`column_name` 和 `new_file.xlsx` 替换为你自己的文件名和列名。这个代码可以读取两个 excel 文件并将第一个 excel 文件中与第二个 excel 文件第一列对应的行筛选出来,最后将筛选出来的结果保存为一个新的 excel 文件。
相关问题

用python写一个用A excel表的其中一列数据与B excel表的其中一列数据对比相同的就把A excel表的对应的哪一行的其中一个数据写入B excel表对应行的空白列

### 回答1: 首先,你需要使用 Python 的第三方库来读写 Excel 文件。常用的有 openpyxl、xlrd、xlwt 等。 示例代码如下: ```python import openpyxl # 读取 A excel 表 wb_a = openpyxl.load_workbook('A.xlsx') # 读取 A excel 表中的第一个 sheet sheet_a = wb_a.worksheets[0] # 读取 B excel 表 wb_b = openpyxl.load_workbook('B.xlsx') # 读取 B excel 表中的第一个 sheet sheet_b = wb_b.worksheets[0] # 遍历 A excel 表中的每一行 for row_a in sheet_a.iter_rows(): # 读取 A excel 表中的第一列的数据 data_a = row_a[0].value # 遍历 B excel 表中的每一行 for row_b in sheet_b.iter_rows(): # 读取 B excel 表中的第一列的数据 data_b = row_b[0].value # 如果相同 if data_a == data_b: # 将 A excel 表中的第二列的数据写入 B excel 表中的第二列的空白处 row_b[1].value = row_a[1].value # 保存 B excel 表 wb_b.save('B.xlsx') ``` 上面的代码使用 openpyxl 库来读写 Excel 文件,并遍历两个 Excel 表中的每一行,比较两行中第一列的数据是否相同,如果相同就将 A 表中的第二列的数据写入 B 表中的第二列的空白处。 希望这能帮到你! ### 回答2: 要实现这个需求,可以使用Python的pandas库来处理Excel文件。首先,需要安装pandas库,并导入所需的模块: ```python import pandas as pd ``` 然后,读取A和B两个Excel文件的数据: ```python df_a = pd.read_excel('A.xlsx') # 读取A Excel表 df_b = pd.read_excel('B.xlsx') # 读取B Excel表 ``` 假设A和B表格中要比较的列分别是'A列'和'B列',且要将A表格对应行的数据写入B表格的空白列,可以使用双重循环进行比较和写入操作: ```python for i in range(len(df_a)): for j in range(len(df_b)): if df_a.loc[i, 'A列'] == df_b.loc[j, 'B列']: # 判断两列数据是否相同 df_b.loc[j, '空白列'] = df_a.loc[i, 'A列'] # 将A表格对应行数据写入B表格的空白列 ``` 最后,将修改后的B表格保存到新的Excel文件: ```python df_b.to_excel('B_new.xlsx', index=False) # 保存修改后的B Excel表 ``` 完整的代码如下: ```python import pandas as pd df_a = pd.read_excel('A.xlsx') # 读取A Excel表 df_b = pd.read_excel('B.xlsx') # 读取B Excel表 for i in range(len(df_a)): for j in range(len(df_b)): if df_a.loc[i, 'A列'] == df_b.loc[j, 'B列']: # 判断两列数据是否相同 df_b.loc[j, '空白列'] = df_a.loc[i, 'A列'] # 将A表格对应行数据写入B表格的空白列 df_b.to_excel('B_new.xlsx', index=False) # 保存修改后的B Excel表 ``` 运行这段代码后,会生成一个新的B_new.xlsx文件,其中B表格的空白列将填入A表格中相同行的数据。 ### 回答3: 在Python中,可以使用`pandas`库来操作Excel文件。首先需要安装`pandas`库,可以使用`pip`命令进行安装。 1. 导入`pandas`库和`openpyxl`库(用于读写Excel文件): ``` import pandas as pd from openpyxl import load_workbook ``` 2. 使用`pandas`的`read_excel`函数读取A和B的Excel数据,并指定需要比较的列(相同列的数据): ``` df_a = pd.read_excel("A.xlsx") df_b = pd.read_excel("B.xlsx") # 获取A和B要比较的列 column_a = "A列名称" column_b = "B列名称" # 判断A和B的数据框大小是否相同 if len(df_a) != len(df_b): print("A和B的数据框大小不同,无法进行比较") exit() # 获取A和B要比较的列数据 data_a = df_a[column_a] data_b = df_b[column_b] ``` 3. 创建一个新的列,并在其中存储匹配的数据: ``` # 创建新列 new_column = "新列名称" df_b[new_column] = None # 遍历A的数据 for i in range(len(data_a)): # 判断A和B的相应数据是否相同 if data_a[i] == data_b[i]: # 将匹配的数据写入B的新列 df_b.at[i, new_column] = df_a.at[i, "A对应行的列名称"] ``` 4. 将修改后的数据保存回B的Excel文件: ``` # 使用openpyxl库保存修改后的数据 writer = pd.ExcelWriter("B.xlsx") df_b.to_excel(writer, index=False) writer.save() ``` 以上就是使用Python处理Excel表格的方法。请按照你的实际数据表格命名来修改代码中的文件名和列名。注意,确保A和B的数据框大小相同,否则无法进行比较。

Python实现找到excel表中的第二列中的值相同的单元格对应的前一列的单元格值,将其中的第一个写入新的excel表的第一列,其他的依次写入新的excel表的第四列

可以使用Python的pandas库来实现这个功能。首先,读取原始excel表格并选择需要的列: ``` python import pandas as pd # 读取原始excel表格 df = pd.read_excel('path/to/original.xlsx') # 选择需要的列 df = df.iloc[:, :2] ``` 然后,使用groupby函数对第二列进行分组,然后再将每个分组的第一个值(即第一列对应的值)提取出来,并将其写入新的excel表格的第一列,其他的值依次写入第四列: ``` python # 对第二列进行分组 grouped = df.groupby(df.columns[1]) # 创建新excel表格 new_df = pd.DataFrame(columns=[df.columns[0], df.columns[1]]) # 遍历每个分组 for name, group in grouped: # 获取第一列的第一个值 first_value = group.iloc[0, 0] # 将第一列的第一个值写入新excel表格的第一列 new_df = new_df.append({df.columns[0]: first_value, df.columns[1]: ''}, ignore_index=True) # 将其他值依次写入新excel表格的第四列 for i in range(1, len(group)): new_df = new_df.append({df.columns[0]: '', df.columns[1]: group.iloc[i, 0]}, ignore_index=True) # 将新excel表格保存到本地 new_df.to_excel('path/to/new.xlsx', index=False) ``` 这样就可以实现找到excel表中的第二列中的值相同的单元格对应的前一列的单元格值,将其中的第一个写入新的excel表的第一列,其他的依次写入新的excel表的第四列的功能了。
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