jupyternotebook匹配两张EXCEL表数据

可以使用Pandas库来匹配两张Excel表的数据。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取第一张Excel表
df1 = pd.read_excel('file1.xlsx')

# 读取第二张Excel表
df2 = pd.read_excel('file2.xlsx')

# 使用merge函数进行匹配
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='name')

# 打印匹配结果
print(merged_df)

上述代码中，我们首先使用`pd.read_excel()`函数读取两张Excel表的数据，并将它们分别存储在`df1`和`df2`中。然后，我们使用`pd.merge()`函数将两个DataFrame对象按照'name'列进行匹配，并将结果存储在`merged_df`中。最后，我们使用`print()`函数打印匹配结果。

请注意，上述代码中的'file1.xlsx'和'file2.xlsx'是示例文件名，你需要根据实际情况修改为你要匹配的两张Excel表的文件名。

相关问题

jupyter notebook中怎么将两张数据表合并

在Jupyter Notebook中，可以使用pandas库来合并两张数据表。具体的方法是使用pandas的merge函数。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建两个数据表
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [4, 5, 6], 'B': [7, 8, 9]})

# 合并两个数据表
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='A')

# 打印合并后的数据表
print(merged_df)

这段代码中，首先导入了pandas库，并创建了两个数据表df1和df2。然后使用merge函数将这两个数据表按照'A'列进行合并，并将结果保存在merged_df中。最后打印出合并后的数据表。

jupyternotebook匹配数据

Jupyter Notebook是一个非常强大的工具，可以用于科学计算和数据分析。在Jupyter Notebook中，你可以使用各种Python库和工具来匹配数据。下面是一个简单的例子来演示如何在Jupyter Notebook中匹配数据：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike', 'Emily'],
        'Age': [25, 28, 30, 22],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用pandas的查询功能来匹配数据
matched_data = df[df['Age'] > 25]

# 打印匹配的数据
print(matched_data)

这个例子中，我们使用了pandas库来创建一个示例数据集，并使用查询功能来匹配年龄大于25岁的数据。你可以根据自己的需求修改查询条件来匹配不同的数据。