代码错误import pandas as pd # 1. 读取指定表格 df1 = pd.read_excel('管理清单.xlsx', sheet_name='Sheet1') df2 = pd.read_excel('new_公司.xlsx', sheet_name='Sheet1') # 标的表索引列位置及数据位置 grouped = df2.groupby(df2.columns[1])[df2.columns[3]].reset_index() # 合并表1和表2的结果 result = pd.merge(df1, grouped, left_on=df1.columns[1], right_on=grouped.columns[0], how='left') # 输出结果到文件 result.to_excel('合并数据.xlsx', index=False)

时间: 2024-02-09 19:11:41 浏览: 93
这段代码的错误可能是由于没有安装 pandas 库导致的。你可以尝试在终端中运行以下命令来安装 pandas 库: ``` pip install pandas ``` 如果已经安装了 pandas 库,那么可能是因为文件路径不正确或文件名错误导致的。请检查文件路径和文件名是否正确。
相关问题

import pandas as pd # 1. 读取指定表格 df1 = pd.read_excel('result-new.xlsx', sheet_name='Sheet1') df2 = pd.read_excel('基础数据 -new.xlsx', sheet_name='本外币') # 标的表索引列位置及数据位置 grouped = df2.groupby(df2.columns[1])[df2.columns[2, 5]].sum().reset_index() # 合并表1和表2的结果 result = pd.merge(df1, grouped, left_on=df1.columns[1], right_on=grouped.columns[0], how='left') # 输出结果到文件 result.to_excel('531本外币比年初.xlsx', index=False)

这段代码的作用是读取两个 Excel 表格,然后按照指定位置的列进行分组并统计数据,最后将结果合并并输出到一个新的 Excel 文件中。 具体来说,这段代码的实现步骤包括: 1. 使用 Pandas 库的 `read_excel` 函数读取两个 Excel 表格,分别为 `result-new.xlsx` 中的 `Sheet1` 和 `基础数据 -new.xlsx` 中的 `本外币`。 2. 定义变量 `grouped`,使用 `groupby` 函数按照第 2 列和第 6 列的组合进行分组,并统计第 3 列和第 6 列的和。 3. 使用 `merge` 函数将表格 `df1` 和 `grouped` 的结果按照第 2 列进行左连接,并将结果存储到变量 `result` 中。 4. 使用 `to_excel` 函数将 `result` 输出到一个新的 Excel 文件中,文件名为 `531本外币比年初.xlsx`,并且不输出行索引。 需要注意的是,这段代码中的列索引可能需要根据实际情况进行调整。

import pandas as pd# 读取Excel文件中的内容df1 = pd.read_excel('file1.xlsx', sheet_name='Sheet1')# 读取另一个Excel文件中的内容df2 = pd.read_excel('file2.xlsx', sheet_name='Sheet1')# 将df1的内容添加到df2的末尾df2 = df2.append(df1, ignore_index=True)# 将合并后的内容写入一个新的Excel文件

df2.to_excel('merged_file.xlsx', index=False) 这段代码可以读取两个不同的Excel文件中的内容,将其中一个文件的内容添加到另一个文件的末尾,最后将合并后的内容写入一个新的Excel文件。其中,`pd.read_excel`函数用于读取Excel文件中的内容,`df.append`函数用于将一个DataFrame对象添加到另一个DataFrame对象的末尾,`df.to_excel`函数用于将DataFrame对象中的内容写入Excel文件中。`ignore_index=True`参数表示忽略原来的索引,重新生成新的索引。`index=False`参数表示不将DataFrame对象的索引写入Excel文件中。
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检查一下代码:coding=utf-8 import pandas as pd import os from openpyxl import load_workbook 存放要合并数据的文件夹路径 path = "C:/Users/**/export/data/" result_file = "result.xlsx" def get_excels(): """获取当前文件夹下所有excel文件名""" xlsx_names = [x for x in os.listdir(path) if x.endswith(".xlsx")] return xlsx_names def get_sheets(first_excel_path): """获取指定excel文件的所有sheet名""" xl = pd.ExcelFile(first_excel_path) sheet_names = xl.sheet_names return sheet_names def merge_files(): # 获取所有excel文件名 excels = get_excels() # 获取第一个excel文件的路径 first_excel_path = os.path.join(path, excels[0]) # 获取第一个excel文件的所有sheet名 sheets = get_sheets(first_excel_path) # 以第一个excel文件为基础创建一个新的excel:result shutil.copyfile(first_excel_path, result_file) for sheet in sheets: print(sheet) # 读取当前结果文件当前sheet df1 = pd.read_excel(result_file, sheet_name=sheet) # 多个excel文件中读取同名sheet中的数据并合并 for excel in excels[1:]: each_excel_path = os.path.join(path, excel) xl = pd.ExcelFile(each_excel_path) df2 = xl.parse(sheet) df1 = pd.concat([df1, df2], axis=0, ignore_index=True) # 将合并后的数据以追加的模式写入到新的excel的each_sheet中 writer = pd.ExcelWriter(result_file, engine='openpyxl') book = load_workbook(result_file) writer.book = book writer.sheets = dict((ws.title, ws) for ws in book.worksheets) df1.to_excel(writer, sheet_name=sheet, index=False, header=False) writer.save() if name == 'main': merge_files()

修改代码import pandas as pd from pathlib import Path def extract_matching_pairs(main_excel, sample_csv, output_sheet="样本匹配结果"): try: # 1. 读取主Excel文件 with pd.ExcelFile(main_excel) as xls: df_main = pd.read_excel(xls, sheet_name=xls.sheet_names[1], converters={'card_num': str, 'card_batch': str}) print(f"已读取主文件工作表: {xls.sheet_names[1]}") # 2. 读取样本CSV文件 df_sample = pd.read_csv(sample_csv, dtype={'cardNum': str, 'cardBatch': str}) # 3. 数据清洗和键创建 def clean_key(s): """统一键格式:去除空格和.0后缀""" s = str(s).strip() return s[:-2] if s.endswith('.0') else s # 主文件键:card_num + card_batch df_main['匹配键'] = df_main['card_num'].apply(clean_key) + '|' + df_main['card_batch'].apply(clean_key) # 样本文件键:cardNum + cardBatch df_sample['匹配键'] = df_sample['cardNum'].apply(clean_key) + '|' + df_sample['cardBatch'].apply(clean_key) # 4. 找出两表共有的匹配键 common_keys = set(df_main['匹配键']).intersection(set(df_sample['匹配键'])) print(f"找到 {len(common_keys)} 组完全匹配的数据组合") # 5. 从样本文件中提取每组匹配的首尾记录 result_records = [] for key in common_keys: matched = df_sample[df_sample['匹配键'] == key] if not matched.empty: result_records.append(matched.iloc[0]) # 首条记录 if len(matched) > 1: result_records.append(matched.iloc[-1]) # 末条记录 # 6. 保存结果到主文件的新工作表 if result_records: result_df = pd.DataFrame(result_records).drop(columns=['匹配键']) with pd.ExcelWriter(main_excel, engine='openpyxl', mode='a') as writer: # 删除已存在的输出工作表 from openpyxl import load_workbook wb = load_workbook(main_excel) if output_sheet in wb.sheetnames: del wb[output_sheet] wb.save(main_excel)

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