我现在有两个表,这两个表都只有1列,且列名不同,列里面的值是数字,我现在有什么可以对这两个表的列进行求和
时间: 2023-04-04 09:03:07 浏览: 60
你可以使用 SQL 语句中的 UNION 操作符将这两个表合并成一个表,然后再使用 SUM 函数对合并后的表的列进行求和操作。具体的 SQL 语句可以是:SELECT SUM(column_name) FROM (SELECT column_name FROM table1 UNION SELECT column_name FROM table2) AS combined_table。
相关问题
python处理两个excel中,列名不同,列中单元格包含有相同数字,其他信息不必完全相同,则保存
好的,您的问题是如何用 Python 处理两个 Excel 文件,找到其中列中单元格包含有相同数字,其他信息不必完全相同的行,即使列名不同,也能进行比较,然后将这些行保存下来。
下面是一个可以实现这个功能的 Python 代码示例,需要使用 pandas 和 openpyxl 库:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 读取两个 Excel 文件
df1 = pd.read_excel('file1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('file2.xlsx')
# 查找共同的列
common_cols = list(set(df1.columns) & set(df2.columns))
# 按照共同的列进行内连接
df_merge = pd.merge(df1, df2, on=common_cols, how='inner')
# 循环遍历需要比较的列
compare_cols = ['需要比较的列名1', '需要比较的列名2']
for col in compare_cols:
# 在每个单元格中查找是否包含相同数字,并创建一个布尔型的 DataFrame
contains_nums = df_merge.filter(regex=col).astype(str).apply(lambda x: any(i.isdigit() for i in x))
# 将布尔型的 DataFrame 转换成 NumPy 数组
np_contains_nums = contains_nums.to_numpy()
# 用 NumPy 数组筛选出包含相同数字的行
df_result = df_merge[np_contains_nums]
# 将结果保存为新的 Excel 文件
df_result.to_excel(f'result_{col}.xlsx', index=False)
```
需要注意的是,上述代码中的“需要比较的列名1”和“需要比较的列名2”需要根据实际情况进行修改,以对应实际的 Excel 文件中的列名。另外,代码中使用了循环遍历的方法,可以通过修改 `compare_cols` 列表中的元素,来比较多个列中是否包含相同数字。
python处理两个excel中的某列,他们的列名不同,列中单元格包含有相似信息(包含数字),则保存
好的,我理解了你的问题。你需要编写一个Python程序来处理两个Excel文件中的某列数据,这两个文件的列名不同,但是这些列中的单元格包含有相似的信息(包含数字),然后将这些数据保存到一个文件中。
首先,你需要使用Python中的pandas库来读取这两个Excel文件。假设这两个文件的路径分别为`file1.xlsx`和`file2.xlsx`,并且需要读取的列名分别为`col1`和`col2`。你可以使用以下代码来读取这些数据:
```python
import pandas as pd
# 读取文件1中的数据
df1 = pd.read_excel('file1.xlsx')
col1_data = df1['col1']
# 读取文件2中的数据
df2 = pd.read_excel('file2.xlsx')
col2_data = df2['col2']
```
接下来,你需要编写一个函数来比较这两个列中的数据,找到包含有相似信息的单元格。假设你想要比较这两个列中的数据,如果它们包含有相同的数字,则认为它们包含有相似的信息。你可以使用以下代码来实现:
```python
def compare_columns(col1, col2):
result = []
for val1 in col1:
for val2 in col2:
if str(val1) in str(val2) or str(val2) in str(val1):
result.append(val1)
break
return result
similar_data = compare_columns(col1_data, col2_data)
```
最后,你需要将这些包含有相似信息的数据保存到一个文件中。你可以使用Python中的csv库来实现。假设你想要将这些数据保存到`output.csv`文件中,你可以使用以下代码来实现:
```python
import csv
with open('output.csv', 'w', newline='') as file:
writer = csv.writer(file)
for val in similar_data:
writer.writerow([val])
```
这样,你就完成了整个任务。完整的代码如下:
```python
import pandas as pd
import csv
def compare_columns(col1, col2):
result = []
for val1 in col1:
for val2 in col2:
if str(val1) in str(val2) or str(val2) in str(val1):
result.append(val1)
break
return result
# 读取文件1中的数据
df1 = pd.read_excel('file1.xlsx')
col1_data = df1['col1']
# 读取文件2中的数据
df2 = pd.read_excel('file2.xlsx')
col2_data = df2['col2']
# 比较这两个列中的数据
similar_data = compare_columns(col1_data, col2_data)
# 将结果保存到文件中
with open('output.csv', 'w', newline='') as file:
writer = csv.writer(file)
for val in similar_data:
writer.writerow([val])
```
希望这可以帮助到你!
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