pandas处理双周数据

处理文件题头格式

部门名称	年度名称	季节名称	商品名称	商品代码	品牌名称	品类名称	颜色名称	商店名称	0M	1L	1XL	27	28	29	2XL	30	31	32	33	3XL	4XL	5XL	6XL	S	均

1.导入包

导入源

pip install openpyxl -i https://pypi.doubanio.com/simple
pip install pandas -i https://pypi.doubanio.com/simple

from openpyxl import load_workbook
from openpyxl import Workbook
from openpyxl import styles
from openpyxl.styles import *
import pandas as pd
import string
import re
import os

2读入数据

	filePath1 = './src/本周销售明细.xlsx'
	filePath2 = './src/上周销售明细.xlsx'
    # 加载工作簿
    wb = load_workbook(filePath1)
    # 获取sheet页,修改第一个sheet页面为
    name1 = wb.sheetnames[0]
    ws1 = wb[name1]
    ws1.title = "销售明细"
    wb.save(filePath1)
    
    # 销售明细
    df0 = pd.read_excel(filePath1, sheet_name='销售明细')

合并两列数据

pd.merge(df1, #要合并的左表
         df2, #要合并的右表
         how = 'outer',#合并的方式：inner-内连接，outer--全外连接，left--左外连接，right--右外连接，外连接的时候，没有数据的地方会填充为NaN，默认为inner。
         on=None,
#默认为None，合并的根据，要写出两个DataFrame共有的列，注意一定要是列名相同的，否则会报错，为list类型（多个列）或str（一列）
#如：['name']或者'name',默认None的时候，merge会自动寻找相同列名的列。
         left_on=None,
         right_on=None,
#当两表连接的根据列名字不一样的时候，用left on和right on列出两表连接的根据列，数值类型和on一样，默认None，比如df1和df3合并就需要用到left_on = 'name',right_on = '名字'。
         left_index = False,
         right_index = False,
#当进行连接的两表没有共同的根据列的时候，可以使用行索引进行合并，将left_index和right_index都设置为True即可，默认为False
         sort = True) #根据连接用的列进行排序，默认为False