我要评论一、pandas实现复杂excel的转置合并
读取并筛选第一张表
df1 = pd.read_excel("第一个表.xlsx")
df1
# 删除无用列 df1 = df1[['股票代码', '高数', '实际2']].copy() df1
df1.dtypes 股票代码 int64 高数 float64 实际2 int64 dtype: object
读取并处理第二张表
df2 = pd.read_excel("第二个表.xlsx")
df2
# 将 unnamed: 0 指定为索引列
df2.set_index('unnamed: 0', inplace=true)
df2
# 主要用到transpose做横竖转换，方便处理 df2 = df2.transpose() df2
df2.dtypes unnamed: 0 股票代码 object 股票名称 object 行业 object 天数 object 正负 object 看好 object 出手 object 结果 object 20210210 object 20210209 object 20210208 object 20210205 object
# 由于第一张表股票代码是数字，第二张表object 需要转换为number类型 df2['股票代码'] = df2['股票代码'].astype(int) df2
合并数据
df_merge = pd.merge(left=df2, right=df1, left_on='股票代码', right_on='股票代码') df_merge
重新队列排序
# 重新队列排序(把list重新变成最终模样)
columns = list(df_merge.columns)
columns.remove('高数')
columns.remove('实际2')
columns.insert(columns.index("结果"), "高数")
columns.insert(columns.index("结果"), "实际2")
columns
['股票代码',
'股票名称',
'行业',
'天数',
'正负',
'看好',
'出手',
'高数',
'实际2',
'结果',
'20210210',
'20210209',
'20210208',
'20210205',
...
]
筛选列，专置数据、输出结果
df_result = df_merge[columns].transpose()
df_result.to_excel("表一表二合并结果.xlsx", header=false)
三、其它
import pandas as pd
import random
# 学生数量
num_students = 100
# 列表包含所有的科目
subjects = ['语文', '英语', '数序', '自然', '社会', '几何', '代数', '物理', '化学']
# 使用列表推导为每个科目生成随机分数
data = {subject: [random.randint(50, 100) for _ in range(num_students)] for subject in subjects}
# 为学生生成唯一的用户名
data['用户名'] = ['student'+str(i) for i in range(1, num_students+1)]
df = pd.dataframe(data)
print(df)
# 获取当前的列顺序
cols = df.columns.tolist()
# 移除'化学'并将其插入到'英语'后面
cols.remove('化学')
physical_index = cols.index('英语')
cols.insert(physical_index + 1, '化学')
# 使用新的列顺序重新排序dataframe
df = df[cols]
print(df)
到此这篇关于pandas实现复杂excel的转置合并的示例代码的文章就介绍到这了,更多相关pandas 复杂excel的转置合并内容请搜索代码网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持代码网！
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