需求描述: 现在有两份Excel数据 数据结构一致 需要根据订单号和店铺名称去重聚合之后，再把两份数据合并对比差异，需要对比出两份数据的差异
import pandas as pd import numpy as np # 读取两个 Excel 文件 left_df = pd.read_excel('C:\\Users\\Admin\\Desktop\\数据核对\\数据1.xlsx') right_df = pd.read_excel('C:\\Users\\Admin\\Desktop\\数据核对\\数据2.xlsx') # 对 left_df DataFrame 进行分组求和 left_df = left_df.groupby(['店铺名称', '订单号'], as_index=False).sum() # 对 right_df DataFrame 进行分组求和 right_df = right_df.groupby(['店铺名称', '订单号'], as_index=False).sum() # 合并两个数据表，并启用标记列 merged_df = pd.merge(left_df, right_df, how='outer', on=['订单号', '店铺名称'], indicator=True) # 使用 merge 函数将左右两个 DataFrame 进行合并 # how='outer' 表示执行外连接操作，包括左边有的、都有的和右边有的数据 # on=['订单号', '店铺名称'] 表示合并所依据的关键字列名是 '订单号' 和 '店铺名称' # indicator=True 表示启用一个标记列 '_merge' 来标记每个行的来源 # 根据标记列的值，添加一个标记结果列 conditions = [ (merged_df['_merge'] == 'left_only'), # 左侧有的数据 (merged_df['_merge'] == 'both'), # 左右两边都有的数据 (merged_df['_merge'] == 'right_only') # 右侧有的数据 ] choices = ['Left only', 'Both', 'Right only'] # 对应上述条件的选择，分别为左侧有的数据、都有的数据、右侧有的数据 merged_df['merge_result'] = np.select(conditions, choices) # 使用 np.select 函数根据条件和选择，在 DataFrame 中添加一个新列 'merge_result'，标记为左侧有的数据、都有的数据或右侧有的数据 # 将结果写入到 Excel 文件中 merged_df.to_excel('merged.xlsx', index=False) # 将合并后的结果写入到 Excel 文件 'merged.xlsx' 中，不包含索引列