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

时间: 2024-03-08 16:48:08 浏览: 16
你好,针对你的问题,可以使用Python中的pandas库来实现。 首先,使用pandas中的read_excel函数读取两个excel表格,并将它们转换成DataFrame格式: ``` import pandas as pd df1 = pd.read_excel('excel1.xlsx') df2 = pd.read_excel('excel2.xlsx') ``` 其中,'excel1.xlsx'和'excel2.xlsx'分别为两个excel表格的文件名。 接下来,通过遍历两个表格中需要匹配的列,使用模糊匹配算法,例如编辑距离算法,计算单元格中包含数字的相似度,并将相似度高于设定阈值的匹配结果保存到新的DataFrame中: ``` import difflib threshold = 0.8 # 设定相似度阈值 result = pd.DataFrame(columns=['列1', '列2']) # 新的DataFrame for column1 in df1.columns: for column2 in df2.columns: if '数字' in str(df1[column1].dtype) and '数字' in str(df2[column2].dtype): # 判断是否为数字列 seq = difflib.SequenceMatcher(None, column1, column2) similarity = seq.ratio() # 计算相似度 if similarity >= threshold: temp_df = pd.DataFrame({'列1': df1[column1], '列2': df2[column2]}) result = pd.concat([result, temp_df], ignore_index=True) ``` 其中,'数字'是一个占位符,需要替换成两个表格中实际包含数字的列名。'threshold'是设定的相似度阈值,可以根据实际情况进行调整。 最后,将匹配结果保存到一个新的excel表格中: ``` result.to_excel('result.xlsx', index=False) ``` 其中,'result.xlsx'为保存的文件名,'index=False'表示不需要保存行索引。 需要注意的是,此方法只能处理相同类型的数据(例如都是数字列),如果需要处理不同类型的数据,可以根据实际情况进行类型转换。

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