需要将Excel或Word中的数据匹配并替换到一张Excel模板里面，需要根据三个产品规格来匹配。比如在需导入数据中产品规格1是a，产品规格2是b，产品规格3是c同时满足，那么得出价格A。同时在Excel模板里面也有产品规格1,2,3的选项，当它们同时满足需导入数据的产品规格，将需导入数据中的价格A替换到Excel模板里。
Python的pandas可以做到数据匹配和替换吗
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兰振lanzhen 2021-12-01 23:54关注根据你的题目，在博客中有详细说明，请查看。
https://blog.csdn.net/lanzhen001/article/details/121667590本回答被题主选为最佳回答 , 对您是否有帮助呢?解决 无用评论 打赏举报 分享
- 2021-12-01 20:51回答 1 已采纳 根据你的题目，在博客中有详细说明，请查看。https://blog.csdn.net/lanzhen001/article/details/121667590
- 2021-12-25 20:59回答 2 已采纳 拆分到多个sheet; 使用Python一分钟完成按照某一列将Excel数据由一个sheet拆分为多个sheet（使用pandas超简单）_ccplus的博客-CSDN博
- 2022-08-28 16:03回答 2 已采纳 针对每个小区：你可以使用groupby对小区名称列进行分组
- 2023-06-25 22:17追丰少年的博客 str.replace`方法接受两个参数：要替换的字符串和用来替换的字符串。这两个参数都可以是正则表达式，从而可以实现更加灵活的替换操作。这将会把`df['text']`中的“hello”全部替换为“hi”。
- 2023-02-03 14:42回答 2 已采纳 “该回答引用ChatGPT”参考下面的解决方案，请测试代码的可行性，如果可行，还请点击 采纳，感谢支持！ import pandas as pd import matplotlib.pyplot as
- 2022-05-08 22:00回答 2 已采纳 pandas 提供了可以合并两张表的函数merge，带参数how="outer"是取来自左右的并集，匹配不到的话元素就会设为Null最后做个if判断就可再加一列总成绩 import pandas as
- 2022-02-12 15:47回答 4 已采纳 转换后的data前面的1,2,3事行号吗? outdata="" for i in list(data): # 转换为字符串 outdata+=",".join([str(s) for
- 2023-08-16 14:42Cannta的博客 结果展示：规定路径下生成新excel文件。① 导入pandas模块。
- 2022-07-26 09:06回答 2 已采纳 groupby可以尝试下
- 2021-06-14 17:15回答 3 已采纳 参考一下：https://blog.csdn.net/qq_41551450/article/details/104945229 如果对你有帮助，可以点击我这个回答右上方的【采纳】按钮，给我个采纳吗
- 2021-10-26 17:31回答 3 已采纳 result = order_able.groupby('大区').agg({'数量': 'sum', '金额': 'sum', '用户编码': 'unique', '订单编码': 'uniq
- 2021-03-16 14:36永远在减肥永远110的的小潘的博客 目录一、构造dataframe二、替换指定数据（fillna、isin、replace)三、替换函数replace()详解 一、构造dataframe import pandas as pd import numpy as np df=pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),columns=["sh...
- 2022-02-08 22:32八岁爱玩耍的博客 文章目录前言1 Pandas数据结构1.1 Series1.1.1 Series数据操作1.1.2 Series数据分析1.2 ...Pandas是基于NumPy的Python 库，它被广泛用于快速分析数据，以及数据清洗和准备等工作。可以把 Pandas 看作是 Python版
- 2021-07-28 09:19消失一年的博客 文章目录一、Series的定义和使用1.1 Series索引标签的添加1.1.1 创建Series对象时添加1.1.2 建立好Series后用一个新的...Pandas的Index对象1.4 Series的索引和切片1.4.1 数字下标去取1.4.2 标签名去取1.5 Series的.g
- 2023-02-06 00:02数据与后端架构提升之路的博客 本文详细介绍了Pandas在数据分析中的应用，包括基础数据结构Series和DataFrame的使用，以及如何通过Pandas进行数据导入、清洗、处理、统计和输出。通过实际代码示例，展示了如何创建DataFrame、获取数据大小、选择...
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