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作者：黄伟呢
来源：数据分析与统计学之美
这篇文章，其实前两天已经发布过，但是没有标明原创，我这里重新原创发布一下，没有看的朋友，可以再看看，看过的朋友，可以跳过哦！
这是群里面一位朋友提出的一个需求，虽然很简单，但也是一个真实的需求，我这里随意模拟出来两张表为大家解读一下。
对于上述的a表和b表，我们最终的目的就是：
将a，b表中id相同的数据，写入一个sheet；a表中独有的id行写入一个sheet；b表中独有的id行写入一个sheet。
需要注意以下两点：
① 最终目的是创建一个工作簿，存放三个sheet表；
② 对于id相同的a，b两表，他们的姓名也是不同的，因此存放id相同的那张表，应该是3列。
为了解决这个问题，我们需要先讲述几个知识点，只有掌握了这几个知识点，解决这个问题将会变得灰常简单。
这是Pandas中用于多表连接的函数，相当于Excel中的vlookup()函数，而且又相当于MySQL中的a join b on a.id = b.id内连接。
import pandas as pd df1 = pd.read_excel("a.xlsx") df2 = pd.read_excel("b.xlsx") pd.merge(df1,df2,on="id")结果如下：
ExcelWriter是pandas下面的一个类，里面有两个参数，一个是路径参数Path，一个是时间格式化参数datetime_format。
ExcelWriter的两个作用
① 设置datetime的输出格式；
② 在一个工作簿中写入多个sheet表；
如何使用ExcelWriter
① 构造数据
import pandas as pd from datetime import datetime df1 = pd.DataFrame( { "日期":[datetime(2020,7,1),datetime(2020,7,2)], "销售额":[10,20] } ) df2 = pd.DataFrame( { "日期":[datetime(2020,8,1),datetime(2020,8,2)], "销售额":[15,25] } )结果如下：
② ExcelWriter用法如下
# 如果不指定datetime_format参数，你可以试试最终效果。 with pd.ExcelWriter("销售额.xlsx",datetime_format="YYYY-MM-DD") as writer: df1.to_excel(excel_writer=writer,sheet_name="1月",index=None) df2.to_excel(excel_writer=writer,sheet_name="2月",index=None)结果如下：
有了上述的基础以后，我这里直接给出本文的代码，估计你看了就能学会的。
import pandas as pd import os # 指定路径 excel_name = os.getcwd() + "\\d.xlsx" # 读取数据 df1 = pd.read_excel("a.xlsx") df2 = pd.read_excel("b.xlsx") # a,b表中共有的 df_a_b = pd.merge(df1,df2,on="id") # a表独有的 df_a = df1[~df1["id"].isin(df2["id"])] # b表独有的 df_b = df2[~df2["id"].isin(df1["id"])] with pd.ExcelWriter(excel_name) as writer: df_a.to_excel(excel_writer=writer,sheet_name="df_a",index=None) df_b.to_excel(excel_writer=writer,sheet_name="df_b",index=None) df_a_b.to_excel(excel_writer=writer,sheet_name="df_a_b",index=None)结果如下：
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