大家好,我是皮皮。
一、前言
前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Python
自动化办公处理的问题,一起来看看吧。
上一篇文章中,我们已经看到了第一种解决办法了,这一篇文章我们一起来看看另外一种方法。
二、实现过程
这里【瑜亮老师】给了一个代码和思路,如下所示:
`# 读取Excel表数据到DataFrame df1 = pd.read_excel(file, sheet_name='淮海') df2 = pd.read_excel(file, sheet_name='南京') df3 = pd.read_excel(file, sheet_name='北京') # 数量列重命名为"淮南数量"、"南京数量"、"北京数量" df1.rename(columns={'数量': '淮海数量'}, inplace=True) df2.rename(columns={'数量': '南京数量'}, inplace=True) df3.rename(columns={'数量': '北京数量'}, inplace=True) # 按照品名纵相拼接df1、df2、df3 result = df1.merge(df2, on='品名', how='outer').merge(df3, on='品名', how='outer').fillna('') print(result)`
顺利地解决了粉丝的问题。下一篇文章,我们一起来看看另外一种方法!
三、总结
大家好,我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Python
自动化办公处理的问题,文中针对该问题,给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。
最后感谢粉丝【上海新年人】提问,感谢【猫药师Kelly】、【瑜亮老师】给出的思路和代码解析,感谢【懒人在思考】等人参与学习交流。
【提问补充】温馨提示,大家在群里提问的时候。可以注意下面几点:如果涉及到大文件数据,可以数据脱敏后,发点demo数据来(小文件的意思),然后贴点代码(可以复制的那种),记得发报错截图(截全)。代码不多的话,直接发代码文字即可,代码超过50行这样的话,发个.py文件就行。
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