pandas同时匹配两列数据,python 两个列表拼接

　　在excel处理大量数据匹配的过程中，虽然可以使用vlookup，但是当数据量超过10万进行批量匹配时，效率很差，所以使用python。经过调查发现，python可以通过熊猫库的合并实现类似于SQL中join的功能。有关详细信息，请参考以下内容：

　　https://pandas . pydata . org/pandas-docs/stable/getting _ started/comparison/comparison _ with _ SQL . html # compare-with-SQL-join

　　导入熊猫作为pd导入numpy作为np # % %带PD。excel file( xx . xlsx )as xls:DF1=PD . read _ excel(xls， Sheet1) df2=pd.read_excel(xls，Sheet2) outer=pd.merge (DF1，df2，on= key )outer . to _ excel( outer _ function . xlsx ，index=false，encoding= UTF-8 )最终实现Sheet1和Sheet2基于同一个键字段的匹配拼接。

　　不知道为什么，上面的方法总是或多或少的。为了顺序匹配，如果有遗漏我也手动补充。我采用了下面的方法，其中结果的格式和内容顺序都是基于df1的，方便直接复制和补充df1中的缺失数据。

　　outer=PD . merge(df1 . drop _ duplicates()，df2.drop _ duplicates()，left _ on= link ，right_on= link ，how= outer )outer . to _ excel(r h:\ e \ e

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