Python Pandas教程：高效对比Excel数据，实现大小差异分析

pythonpandas如何查找不同excel表格的数据并对比大小？

importpandasaspd#读取两张表new_df=pd.read_excel("这次结果.xlsx")old_df=pd.read_excel("上次结果.xlsx")#复制要修改的数据，避免数据源ndf损坏=new_df.copy()#首先，对于“上次结果.xlsx”中没有的，直接将“比较上次”字段修改为“上次缺失”Seats'ndf['与上次比较'][~ndf['name'].isin(old_df['name'].values)]='上次缺席'#循环遍历'lastgrade.xlsx'中的每一项行foriinold_df.itertuples():old_name=getattr(i,'name')old_score=getattr(i,'lastScore')'''是当前分数。
当xlsx'中的name等于old_name时，比较'本次分数'和old_score的大小，修改'上次比较'为对应的值'''ndf.loc[(ndf['name']==old_name)&(ndf['本次成绩']>old_score),'与上次相比']='良好'ndf.loc[(ndf['Name']==old_name)&(ndf['本次成绩']==old_score),'与上次比较']='保持不变'ndf.loc[(ndf['name']==old_name)&(ndf['本次得分']

仅供参考，请根据情况修改优化代码以实际情况为准。

python怎么自动批量读取文件夹下的excelpython批量读取文件

Python批量读取特定文件夹中的Excel时，主要分为两步：首先通过后缀名（xls或xlsx）匹配所有Excel文件，然后直接使用相关模块（pandas、openpyxl等）。
请阅读下面的内容。
有兴趣的朋友可以试试：01.这一步查找所有Excel文件主要是根据后缀名可以的。
基本思路是首先使用os.walk函数浏览指定文件夹，找到所有文件，然后将文件后缀名一一匹配。
如果是xls或xlsx，则为Excel文件，进入列表，然后返回，然后读取函数。
就是根据这个列表来读取Excel文件（这里存放的是所有搜索到的Excel文件路径）：02、这一步主要是根据上一步找到的Excel文件路径来读取Excel文件的内容。
有许多用于读取Excel文件的基本XLRD、XLUTILS和OpenPYXL库。
最简单的方法就是使用Pandas，这是一个著名的数据处理库，内置了大量的函数和类型，只需在cmd中直接输入“pipinstallpandas”命令就可以轻松处理Excel等各种日常文件window:完成安装后，我们可以直接使用pandas库读取Excel文件。
只需要一行代码，就是read_excel函数。
默认情况下，读取列标题列标题，设置标题。
=None，读取的数据类型为DataFrame，后续处理也很方便：至此，我们就完成了使用Python批量读取特定文件夹下的Excel。
总的来说，整个过程非常简单：只需通过后缀名搜索，然后直接读取即可。
只要有一定的Python基础，熟悉上面的代码和例子，就可以掌握，网上也有相关的教程。
如果您有兴趣，欢迎对上面分享的内容进行评论。
其实只有两步：1.获取当前目录下的所有文件，并将其映射到文件名上。
2.使用Excel模块读取数据。
如果您想写剧本，请联系我。
祝你好运。

python怎么读取并输出excel表格数据?

用Python读取并输出Excel表格数据的步骤如下：首先明确目标：将Excel表格中的A1数据填充写入到新表格的A3、A4、A5单元格中，将A2数据放入B3中，表2中的B4。
在B5网格中。
步骤如下：第一步，获取Excel文件列表。
将所有Excel文件放在特定目录中，例如：例如“D:\Test”并使用os.listdir获取目录中的所有文件名。
第二步，使用pd.read_excel()函数从每个Excel文件中读取数据。
第三步是整合来自不同Excel文件的数据。
合并读取的数据。
第四步，调整数据顺序。
使用pd.T进行转置操作，调整数据排列顺序。
第五步是使用pd.to_excel()函数将排序后的数据输出到新的Excel文档。
总结一下方法，首先通过os.listdir获取Excel文件名，然后用pd.read_excel()读取文件数据，合并数据并调整顺序，最后用pd.to_excel()写入。
数据存入新的Excel文件。
这样，多个Excel文件的数据可以整合并输出到一个新文件中。