excel表格2专利数据有一列的列名称为申请人。申请人可以为机构、学校、公司，也可以由机构、学校、公司共同作为申请人，数量不限制。excel表格1数据只有一列公司名称，列信息为316家公司名称。现在如何通过pycharm将excel1与exel2进行匹配?

可以使用Python中的pandas库来实现excel1与excel2的匹配。首先，读取excel1和excel2的数据，然后使用pandas的merge函数将两个表格按照申请人或公司名称进行合并。具体代码如下：

import pandas as pd

# 读取excel1和excel2的数据
df1 = pd.read_excel('excel1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('excel2.xlsx')

# 将两个表格按照申请人或公司名称进行合并
result = pd.merge(df1, df2, on='申请人', how='left')

# 将结果保存到新的excel文件中
result.to_excel('result.xlsx', index=False)

其中，on参数指定按照申请人进行合并，how参数指定使用左连接方式，即以excel1为基础表格，将excel2中的数据合并到excel1中。最后，将合并后的结果保存到新的excel文件中。

相关问题

excel表格1为316家公司名称，excel表格2为专利数据，现在需要使用Pycharm对excel表格2内的申请人列进行查询，如果申请人列公司名字在excel表格2中，则在excel表格2中生成一列新的名称

好的，我可以回答这个问题。您可以使用Python的pandas库来读取和处理Excel文件。您可以使用pandas的merge函数将两个表格按照申请人列进行合并，然后使用apply函数来判断申请人列是否包含在公司名称列中，如果是，则在新列中生成公司名称。具体代码可以参考以下示例：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df1 = pd.read_excel('excel表格1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('excel表格2.xlsx')

# 合并两个表格
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='申请人')

# 判断申请人列是否包含在公司名称列中
def check_company(row):
    if row['公司名称'] in row['申请人']:
        return row['公司名称']
    else:
        return ''

merged_df['新的名称'] = merged_df.apply(check_company, axis=1)

# 保存结果到Excel文件
merged_df.to_excel('结果.xlsx', index=False)

这个代码可以将两个Excel表格按照申请人列进行合并，并在新的表格中生成一个新的名称列，如果申请人列包含在公司名称列中，则在新的名称列中生成公司名称，否则为空。最后将结果保存到Excel文件中。

excel一列由正有负，如何使用python将该列设置为数据条格式

你可以使用Python的pandas库将一个Excel文件读取为DataFrame，然后对该列进行处理。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 读取Excel文件为DataFrame
df = pd.read_excel('your_file_name.xlsx')

# 对需要处理的列使用apply方法，将其转换为数据条格式
df['your_column_name'] = df['your_column_name'].apply(lambda x: {'Positive': x} if x >= 0 else {'Negative': x})

# 将DataFrame保存为Excel文件
df.to_excel('your_new_file_name.xlsx', index=False)

这段代码中，我们先使用pandas的read_excel方法将Excel文件读取为DataFrame，然后使用apply方法对需要处理的列进行转换。在这里，我们使用了lambda函数，如果该列的值大于等于0，则表示为正数，将其转换为一个字典{'Positive': x}，否则表示为负数，将其转换为一个字典{'Negative': x}。最后，我们将DataFrame保存为Excel文件。