使用pandas的merge函数进行匹配，没有匹配到的存入一个excel

以下是代码实现： ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 excel = pd.read_excel('score.xlsx', sheet_name=[0, 1], header=0) score = excel[0] duty = excel[1] # (1) 输出score的前三行数据，输出score一共有多少行 print(score.head(3)) print("score一共有{}行".format(score.shape[0])) # (2) score对象新增一列“总分”，值为前三列成绩之和 score["总分"] = score.iloc[:, 1:4].sum(axis=1) # (3) score对象依据“总分”列的值从高到低进行排序 score = score.sort_values(by='总分', ascending=False) # (4) score对象根据“性别”列进行分组，输出男生、女生各自的平均成绩 mean_score = score.groupby('性别')['语文', '数学', '英语', '总分'].mean() print("男生平均成绩：\n", mean_score.loc['男']) print("女生平均成绩：\n", mean_score.loc['女']) # (5) 输出男生的最高总分、女生的最高总分 male_max = score.loc[score['性别'] == '男', '总分'].max() female_max = score.loc[score['性别'] == '女', '总分'].max() print("男生最高总分为：", male_max) print("女生最高总分为：", female_max) # (6) score对象新增一列“等级”，总分大于等于270的等级为A，总分小于210的等级为C，总分介于210到270的等级为B score.loc[score['总分'] >= 270, '等级'] = 'A' score.loc[score['总分'] < 210, '等级'] = 'C' score.loc[(score['总分'] >= 210) & (score['总分'] < 270), '等级'] = 'B' # (7) 使用merge()函数以“学号”列为关联主键，将score对象与duty对象合并，合并时保留score对象的所有数据行，合并后生成一个新DataFrame对象students students = pd.merge(score, duty, on='学号', how='left') # (8) 将students对象数据存入一个新的Excel文件students.xlsx，文件内容如下图所示 students.to_excel('students.xlsx', index=False) # (9) 使用matplotlib库绘制英语和总分成绩排名横向条形图 score = score.sort_values(by=['总分', '英语'], ascending=False) score.plot(kind='barh', x='姓名', y=['总分', '英语']) plt.show() ``` 注意：在运行代码前需要保证安装了 pandas 和 matplotlib 库。

### 回答1： 可以使用pandas库中的read_excel方法读取Excel文件为DataFrame，然后使用pandas的merge函数合并两个DataFrame，最后使用to_excel方法将合并后的DataFrame存入Excel文件。具体代码如下： ``` import pandas as pd # 读取Excel文件1 df1 = pd.read_excel('file1.xlsx') # 读取Excel文件2 df2 = pd.read_excel('file2.xlsx') # 合并两个DataFrame df_merged = pd.merge(df1, df2, on='column_name') # 存入Excel文件 df_merged.to_excel('merged_file.xlsx', index=False) ``` 在上述代码中，使用read_excel函数读取两个Excel文件，并将其转换为DataFrame。使用merge函数在指定列上合并两个DataFrame，并将合并后的结果存入新的Excel文件中（可以通过指定index参数为False来避免在Excel文件中存储DataFrame的索引）。 ### 回答2： 在Python中，可以使用pandas库来处理Excel文件，实现将Excel文件读取成一个DataFrame，并将这个DataFrame与另一个已有的DataFrame合并，然后再将结果存入Excel文件。 下面是具体的代码实现： 1. 首先，导入所需的库： ```python import pandas as pd ``` 2. 读取Excel文件并生成DataFrame： ```python df1 = pd.read_excel('文件名.xlsx', sheet_name='工作表名') ``` 这里`文件名`是要读取的Excel文件的名字，`工作表名`是要读取的具体工作表的名字，如果只有一个工作表可以省略该参数。 3. 创建另一个DataFrame： ```python df2 = pd.DataFrame({'列名1': [值1, 值2, ...], '列名2': [值1, 值2, ...], ...}) ``` 这里的`列名`是要创建的DataFrame的列的名字，`值`是对应的每个单元格的值，可以根据需求进行调整。 4. 合并两个DataFrame： ```python merged_df = pd.concat([df1, df2], axis=0, ignore_index=True) ``` 这里使用了`concat`函数将两个DataFrame合并，`axis=0`表示按照行的方向进行合并，`ignore_index=True`表示重置合并后的DataFrame的索引。 5. 将合并后的DataFrame存入Excel文件： ```python merged_df.to_excel('文件名.xlsx', sheet_name='工作表名', index=False) ``` 这里使用了DataFrame的`to_excel`方法，将合并后的DataFrame写入到指定的Excel文件中，`index=False`表示不将索引写入文件。 通过上述步骤，就可以实现将Excel文件读取成一个DataFrame，然后与另一个已有的DataFrame合并后再存入这个Excel文件。当然，具体的代码还需要根据实际情况进行调整。 ### 回答3： 使用Python的pandas库可以很方便地实现将Excel文件读取为一个DataFrame，并与已有的另一个DataFrame合并后再将结果存入同一个Excel文件。 首先，需要安装pandas库，可以使用pip install pandas命令进行安装。 接下来，可以使用pandas的read_excel函数将Excel文件读取为一个DataFrame： ``` import pandas as pd # 读取Excel文件为DataFrame df1 = pd.read_excel('文件路径/文件名.xlsx') ``` 接着，可以使用pandas的merge函数将两个DataFrame合并： ``` df2 = pd.DataFrame({'列1': [值1, 值2, ...], '列2': [值1, 值2, ...], ...}) # 另一个DataFrame # 合并两个DataFrame merged_df = pd.merge(df1, df2, on='共同列名', how='合并方式') ``` 合并方式有多种选择，例如：inner代表取交集，outer代表取并集，left代表以第一个DataFrame为准等等。并且可以根据具体需求，选择适合的合并方式。 最后，可以使用pandas的to_excel函数将合并后的DataFrame写入同一个Excel文件： ``` # 存入同一个Excel文件 merged_df.to_excel('文件路径/文件名.xlsx', index=False) ``` index=False参数表示不写入行索引到Excel文件中。 以上就是使用Python将Excel文件读取为DataFrame，并与已有的另一个DataFrame合并后再存入同一个Excel文件的简单示例。