问 【在WPS里学Python】丨实战篇1——合并表格数据

这一章我们用前面学过的知识：

✅ xl()

✅ write_xl()

✅ DataFrame

✅ 第三方库

结合业务工作，完成最常见的一件事.

假设有一个工作簿。

里面有两个工作表。

工作表1：数量数据

工作表2：金额数据

现在需要合并统计这两个表.

思路大概是这样的:

读取两个表的数据

合并两个表的数据

数据进行排序

写入新的工作簿中

导入常用的pandas库

前面学过如何导入第三方库

先导入：

import pandas as pd

读取：

数量表 = xl(sheet_name="工作表1",headers=True)

金额表 = xl(sheet_name="工作表2",headers=True)

打印看看有没有错误：

print(数量表)

print(金额表)

直接一行：

结果表 = pd.merge(数量表,金额表, on="渠道",how="outer")

拆解一下：

on="渠道"

意思：

👉 按渠道匹配连接

how="outer"

意思：

👉 保留全部渠道

例如：

数量表有：APP

金额表没有：APP

也会保留下来。

例如：

金额表有：信息流

数量表没有：信息流

同样会保留。

输出结果：

数量最大的排前面

结果表 = 结果表.sort_values(by="数量", ascending=False)

意思：

by="数量"

按数量排序

ascending=False

从大到小

结果：

记得替换链接：

write_xl(结果表, range="A1", sheet_name = "工作表1", 
book_url="工作簿2分享链接")

运行完成后

工作簿2--工作表1已写入：

这也是数据工作中最常见的模式：

读取数据

↓

处理数据

↓

输出数据

这一章用到的方法，会在工作中会经常使用，因为一般统计数据，都不是只在一张表上统计。

大多数数据分析

自动化办公

运营报表

甚至AI应用

都逃不过这三步。

小结 & 成就感

💡 你已经学会：

✅ 读取多个工作表

✅ 使用 pd.merge()

✅ 合并两张表

✅ 保留全部渠道

✅ 数据排序

✅ 写入新工作簿

✅ 完成一个真实业务中经常会做的事