Python Pandas: 从两个Excel表格中合并国家数据

使用Python中的pandas库可以轻松实现从两个Excel表格中合并国家数据的需求。以下代码示例演示了如何将一个包含120个国家名称的Excel表格（Excel1）与另一个包含国家名称和出生率的Excel表格（Excel2）进行合并。

import pandas as pd

# 读取Excel文件中的数据
df1 = pd.read_excel('excel1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('excel2.xlsx')

# 通过国家名称将两个DataFrame进行合并
df_merged = pd.merge(df1, df2, left_on='国家名称', right_on='A列')

# 输出合并后的结果
print(df_merged)

请确保你已经安装了pandas库，并将'excel1.xlsx'和'excel2.xlsx'替换为你实际的Excel文件名。

代码解释：

1. 导入pandas库： import pandas as pd
2. 读取Excel文件： pd.read_excel('excel1.xlsx') 和 pd.read_excel('excel2.xlsx') 分别读取两个Excel文件，并将其存储在名为 df1 和 df2 的DataFrame中。
3. 合并DataFrame： pd.merge(df1, df2, left_on='国家名称', right_on='A列') 使用 pd.merge() 函数将两个DataFrame根据国家名称进行合并。left_on 指定了 df1 中用于合并的列名，right_on 指定了 df2 中用于合并的列名。
4. 输出结果： print(df_merged) 打印合并后的DataFrame。

注意：

• 确保两个Excel表格中的国家名称列名一致。
• 可以根据需要调整 left_on 和 right_on 参数。
• 使用 df_merged.to_excel('merged_data.xlsx') 可以将合并后的数据保存到新的Excel文件。