两个Excel表通过python的merge合并后,输出两个Excel表不相同的数据
时间: 2024-09-07 16:03:15 浏览: 30
在Python中,可以使用`pandas`库来合并两个Excel表格并找出它们之间的差异。首先,你需要分别读取两个Excel文件到两个`DataFrame`对象中。然后,可以使用`merge`函数以特定的键(通常是某一列或几列)将两个`DataFrame`合并,并指定合并方式(例如:`how='left'`、`how='right'`、`how='outer'`或`how='inner'`)。合并后,可以比较两个`DataFrame`的相应行,来确定哪些行是独有的,即在一个表中存在而在另一个表中不存在的数据。
以下是一个简单的例子,展示如何使用`pandas`来合并两个Excel表并找出不同的数据:
```python
import pandas as pd
# 读取Excel文件
df1 = pd.read_excel('excel_file1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('excel_file2.xlsx')
# 合并两个DataFrame,找出独有的行
# 假设我们根据'ID'这一列来合并,并找出只在df1中和只在df2中的数据
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='ID', how='outer', indicator=True)
left_only = merged_df[merged_df['_merge'] == 'left_only'].drop(columns=['_merge'])
right_only = merged_df[merged_df['_merge'] == 'right_only'].drop(columns=['_merge'])
# 输出独有的数据
print("只存在于df1中的数据:")
print(left_only)
print("\n只存在于df2中的数据:")
print(right_only)
```
这段代码首先导入了`pandas`模块,然后读取了两个Excel文件到`df1`和`df2`。使用`pd.merge`函数以'ID'为键,`how='outer'`参数表示进行全外连接,会返回两个表中所有的数据。通过`indicator=True`,会在结果`DataFrame`中添加一个名为`_merge`的列,该列的值为`left_only`、`right_only`或`both`,标识了每行数据的来源。最后,分别筛选出`_merge`列值为`left_only`和`right_only`的行,即可得到只存在于`df1`和`df2`中的数据。