Python3 & pandas實(shí)現(xiàn)多個(gè)excel數(shù)據(jù)合并

場景:有如下2個(gè)excel屈嗤,重疊字段為:randomID


image.png
image.png

現(xiàn)需要將2個(gè)excel合并為一個(gè)


image.png

實(shí)現(xiàn)步驟:
1.先讀取2個(gè)excel中的內(nèi)容,分別存入字典凡桥、列表中
2.合并讀取的數(shù)據(jù),遍歷列表中的數(shù)據(jù)并轉(zhuǎn)換為字典,循環(huán)判斷重疊字段randomID的值是否相同
3.定義新列表疟羹,將randomID相同的數(shù)據(jù),為其追加no及對應(yīng)值禀倔,否則設(shè)置no為空
4.將列表中的數(shù)據(jù)重新寫入excel

# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd


def write_toexcel(data,filename):
    ids = []
    randomIDs = []
    nos = []
    scores = []
    for i in range(len(data)):
        ids.append(data[i]["id"])
        randomIDs.append(data[i]["randomID"])
        nos.append(data[i]["no"])
        scores.append(data[i]["score"])

    dfData = {'id':ids,'randomID':randomIDs,"no":nos,"score":scores}
    df = pd.DataFrame(dfData)
    df.to_excel(filename,index=False)
 
members = pd.read_excel("D:/A.xlsx",header=0)
members_li =members.to_dict("records")
print(members_li)

points = pd.read_excel("D:/B.xlsx",header=0)
points_li =points.to_dict("records")
print(points_li)
 
#合并數(shù)據(jù)
listnew=[]
for i in range(len(points_li)):
    mdict = dict(eval(str(points_li[i])))
    dictnew = {}
    ouid = mdict.get("randomID")
    for j in range(len(members_li)):
        pdict = dict(eval(str(members_li[j])))
        p_list = list(pdict.values())
        if ouid == p_list[0]:
            dictnew['id'] = mdict.get("id")
            dictnew['randomID'] = mdict.get("randomID")
            dictnew['score'] = mdict.get("score")
            dictnew['no'] = p_list[1]
            break
        else:
            pass

    else:
        dictnew['id'] = mdict.get("id")
        dictnew['randomID'] = mdict.get("randomID")
        dictnew['score'] = mdict.get("score")
        dictnew['no'] = "null"
        j = j + 1
    i=i+1
    listnew.append(dictnew)
print(listnew)

write_toexcel(listnew,'數(shù)據(jù)sc.xlsx')
?著作權(quán)歸作者所有,轉(zhuǎn)載或內(nèi)容合作請聯(lián)系作者
  • 序言:七十年代末榄融,一起剝皮案震驚了整個(gè)濱河市,隨后出現(xiàn)的幾起案子救湖,更是在濱河造成了極大的恐慌愧杯,老刑警劉巖,帶你破解...
    沈念sama閱讀 206,126評論 6 481
  • 序言:濱河連續(xù)發(fā)生了三起死亡事件鞋既,死亡現(xiàn)場離奇詭異力九,居然都是意外死亡,警方通過查閱死者的電腦和手機(jī)涛救,發(fā)現(xiàn)死者居然都...
    沈念sama閱讀 88,254評論 2 382
  • 文/潘曉璐 我一進(jìn)店門畏邢,熙熙樓的掌柜王于貴愁眉苦臉地迎上來,“玉大人检吆,你說我怎么就攤上這事舒萎。” “怎么了?”我有些...
    開封第一講書人閱讀 152,445評論 0 341
  • 文/不壞的土叔 我叫張陵臂寝,是天一觀的道長章鲤。 經(jīng)常有香客問我,道長咆贬,這世上最難降的妖魔是什么败徊? 我笑而不...
    開封第一講書人閱讀 55,185評論 1 278
  • 正文 為了忘掉前任,我火速辦了婚禮掏缎,結(jié)果婚禮上皱蹦,老公的妹妹穿的比我還像新娘。我一直安慰自己眷蜈,他們只是感情好沪哺,可當(dāng)我...
    茶點(diǎn)故事閱讀 64,178評論 5 371
  • 文/花漫 我一把揭開白布。 她就那樣靜靜地躺著酌儒,像睡著了一般辜妓。 火紅的嫁衣襯著肌膚如雪。 梳的紋絲不亂的頭發(fā)上忌怎,一...
    開封第一講書人閱讀 48,970評論 1 284
  • 那天籍滴,我揣著相機(jī)與錄音,去河邊找鬼榴啸。 笑死孽惰,一個(gè)胖子當(dāng)著我的面吹牛,可吹牛的內(nèi)容都是我干的插掂。 我是一名探鬼主播灰瞻,決...
    沈念sama閱讀 38,276評論 3 399
  • 文/蒼蘭香墨 我猛地睜開眼,長吁一口氣:“原來是場噩夢啊……” “哼辅甥!你這毒婦竟也來了酝润?” 一聲冷哼從身側(cè)響起,我...
    開封第一講書人閱讀 36,927評論 0 259
  • 序言:老撾萬榮一對情侶失蹤璃弄,失蹤者是張志新(化名)和其女友劉穎要销,沒想到半個(gè)月后,有當(dāng)?shù)厝嗽跇淞掷锇l(fā)現(xiàn)了一具尸體夏块,經(jīng)...
    沈念sama閱讀 43,400評論 1 300
  • 正文 獨(dú)居荒郊野嶺守林人離奇死亡疏咐,尸身上長有42處帶血的膿包…… 初始之章·張勛 以下內(nèi)容為張勛視角 年9月15日...
    茶點(diǎn)故事閱讀 35,883評論 2 323
  • 正文 我和宋清朗相戀三年,在試婚紗的時(shí)候發(fā)現(xiàn)自己被綠了脐供。 大學(xué)時(shí)的朋友給我發(fā)了我未婚夫和他白月光在一起吃飯的照片浑塞。...
    茶點(diǎn)故事閱讀 37,997評論 1 333
  • 序言:一個(gè)原本活蹦亂跳的男人離奇死亡,死狀恐怖政己,靈堂內(nèi)的尸體忽然破棺而出酌壕,到底是詐尸還是另有隱情,我是刑警寧澤,帶...
    沈念sama閱讀 33,646評論 4 322
  • 正文 年R本政府宣布卵牍,位于F島的核電站果港,受9級特大地震影響,放射性物質(zhì)發(fā)生泄漏糊昙。R本人自食惡果不足惜辛掠,卻給世界環(huán)境...
    茶點(diǎn)故事閱讀 39,213評論 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一處隱蔽的房頂上張望释牺。 院中可真熱鬧萝衩,春花似錦、人聲如沸船侧。這莊子的主人今日做“春日...
    開封第一講書人閱讀 30,204評論 0 19
  • 文/蒼蘭香墨 我抬頭看了看天上的太陽镜撩。三九已至,卻和暖如春队塘,著一層夾襖步出監(jiān)牢的瞬間袁梗,已是汗流浹背。 一陣腳步聲響...
    開封第一講書人閱讀 31,423評論 1 260
  • 我被黑心中介騙來泰國打工憔古, 沒想到剛下飛機(jī)就差點(diǎn)兒被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留遮怜,地道東北人。 一個(gè)月前我還...
    沈念sama閱讀 45,423評論 2 352
  • 正文 我出身青樓鸿市,卻偏偏與公主長得像锯梁,于是被迫代替她去往敵國和親。 傳聞我的和親對象是個(gè)殘疾皇子焰情,可洞房花燭夜當(dāng)晚...
    茶點(diǎn)故事閱讀 42,722評論 2 345

推薦閱讀更多精彩內(nèi)容