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利用Python實現(xiàn)去重聚合Excel數(shù)據(jù)并對比兩份數(shù)據(jù)的差異

更新時間：2023年11月09日 07:31:43 作者：qwerrt9

在數(shù)據(jù)處理過程中,常常需要將多個數(shù)據(jù)表進行合并,并進行比對,以便找出數(shù)據(jù)的差異和共同之處,本文將介紹如何使用 Pandas 庫對兩個 Excel 數(shù)據(jù)表進行合并與比對,需要的可以參考下

問題背景

在數(shù)據(jù)處理過程中，常常需要將多個數(shù)據(jù)表進行合并，并進行比對，以便找出數(shù)據(jù)的差異和共同之處。本文將介紹如何使用 Pandas 庫對兩個 Excel 數(shù)據(jù)表進行合并與比對，并將結(jié)果輸出到新的 Excel 文件中。

讀取數(shù)據(jù)表

首先，我們使用 Pandas 庫中的 read_excel 函數(shù)來讀取兩個 Excel 文件中的數(shù)據(jù)，分別存儲到 left_df 和 right_df 變量中。

import pandas as pd

left_df = pd.read_excel('C:\\Users\\Admin\\Desktop\\數(shù)據(jù)核對\\數(shù)據(jù)1.xlsx')
right_df = pd.read_excel('C:\\Users\\Admin\\Desktop\\數(shù)據(jù)核對\\數(shù)據(jù)2.xlsx')

數(shù)據(jù)表分組求和

接下來，我們對 left_df 和 right_df 分別按照 '店鋪名稱' 和 '訂單號' 進行分組，并對其他列進行求和操作。

left_df = left_df.groupby(['店鋪名稱', '訂單號'], as_index=False).sum()
right_df = right_df.groupby(['店鋪名稱', '訂單號'], as_index=False).sum()

合并數(shù)據(jù)表

然后，我們使用 merge 函數(shù)將經(jīng)過分組求和后的兩個 DataFrame 進行合并，同時啟用標(biāo)記列以標(biāo)識每行數(shù)據(jù)的來源。

merged_df = pd.merge(left_df, right_df, how='outer', on=['訂單號', '店鋪名稱'], indicator=True)

添加標(biāo)記結(jié)果列

根據(jù)合并的結(jié)果，我們添加一個新列 'merge_result'，用于標(biāo)記每條記錄屬于左側(cè)有的數(shù)據(jù)、都有的數(shù)據(jù)還是右側(cè)有的數(shù)據(jù)。

conditions = [
    (merged_df['_merge'] == 'left_only'), # 左側(cè)有的數(shù)據(jù)
    (merged_df['_merge'] == 'both'), # 左右兩邊都有的數(shù)據(jù)
    (merged_df['_merge'] == 'right_only') # 右側(cè)有的數(shù)據(jù)
]
choices = ['Left only', 'Both', 'Right only']

merged_df['merge_result'] = np.select(conditions, choices)

保存結(jié)果到 Excel 文件

最后，我們將合并后的結(jié)果寫入到新的 Excel 文件中，以便進一步分析和分享。

merged_df.to_excel('merged.xlsx', index=False)

總結(jié)

通過以上步驟，我們成功地使用 Pandas 完成了兩個數(shù)據(jù)表的合并與比對，并將結(jié)果保存到了新的 Excel 文件中。這個過程為我們展示了如何利用 Pandas 庫進行數(shù)據(jù)處理和分析，為日常工作中的數(shù)據(jù)清洗和整合提供了有力的支持。

完整代碼

import pandas as pd
import numpy as np

# 讀取兩個 Excel 文件
left_df = pd.read_excel('C:\\Users\\Admin\\Desktop\\數(shù)據(jù)核對\\數(shù)據(jù)1.xlsx')
right_df = pd.read_excel('C:\\Users\\Admin\\Desktop\\數(shù)據(jù)核對\\數(shù)據(jù)2.xlsx')

# 對 left_df DataFrame 進行分組求和
left_df = left_df.groupby(['店鋪名稱', '訂單號'], as_index=False).sum()

# 對 right_df DataFrame 進行分組求和
right_df = right_df.groupby(['店鋪名稱', '訂單號'], as_index=False).sum()

# 合并兩個數(shù)據(jù)表，并啟用標(biāo)記列
merged_df = pd.merge(left_df, right_df, how='outer', on=['訂單號', '店鋪名稱'], indicator=True)
# 使用 merge 函數(shù)將左右兩個 DataFrame 進行合并
# how='outer' 表示執(zhí)行外連接操作，包括左邊有的、都有的和右邊有的數(shù)據(jù)
# on=['訂單號', '店鋪名稱'] 表示合并所依據(jù)的關(guān)鍵字列名是 '訂單號' 和 '店鋪名稱'
# indicator=True 表示啟用一個標(biāo)記列 '_merge' 來標(biāo)記每個行的來源

# 根據(jù)標(biāo)記列的值，添加一個標(biāo)記結(jié)果列
conditions = [
(merged_df['_merge'] == 'left_only'), # 左側(cè)有的數(shù)據(jù)
(merged_df['_merge'] == 'both'), # 左右兩邊都有的數(shù)據(jù)
(merged_df['_merge'] == 'right_only') # 右側(cè)有的數(shù)據(jù)
]
choices = ['Left only', 'Both', 'Right only']
# 對應(yīng)上述條件的選擇，分別為左側(cè)有的數(shù)據(jù)、都有的數(shù)據(jù)、右側(cè)有的數(shù)據(jù)
merged_df['merge_result'] = np.select(conditions, choices)
# 使用 np.select 函數(shù)根據(jù)條件和選擇，在 DataFrame 中添加一個新列 'merge_result'，標(biāo)記為左側(cè)有的數(shù)據(jù)、都有的數(shù)據(jù)或右側(cè)有的數(shù)據(jù)

# 將結(jié)果寫入到 Excel 文件中
merged_df.to_excel('merged.xlsx', index=False)
# 將合并后的結(jié)果寫入到 Excel 文件 'merged.xlsx' 中，不包含索引列

以上就是利用Python實現(xiàn)去重聚合Excel數(shù)據(jù)并對比兩份數(shù)據(jù)的差異的詳細內(nèi)容，更多關(guān)于Python對比Excel數(shù)據(jù)的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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