如何在python中比较两个excel列？

我有两个

Excel 1：

A、 B，C

1,2,3

Excel 2：

A、 C、B

1,3,2

如何根据excel 1列重新定位excel 2

所以A，C，B变成了A，B，C

我使用以下代码检查列顺序：

comparison_Columns = pd.read_excel(xls).columns == pd.read_excel(xls2).columns
if all(comparison_Columns):
    pass
else:
    print('Wrong column order !!!!! ')

---

数据是否来自excel或其他格式并不重要。如果您知道这两个列的顺序相同，您可以

作为pd进口熊猫 df0=pd.DataFrame[[1,2,3]]，columns=[A，B，C] df1=pd.DataFrame[[1,3,2]]，columns=[A，C，B] printdf1[df0.columns] A、B、C 0 1 2 3

---

此代码段可以正常工作：

def areColumnSame(df1, df2, checkTypes = True):
    if checkTypes:
        type1 = dict(df1.dtypes)
        type2 = dict(df2.dtypes)
        return type1 == type2

    else:
        col1 = list(df1.columns)
        col2 = list(df2.columns)
        col1.sort()
        col2.sort()
        return col1 == col2

为了展示上述代码是如何工作的，让我们来探索以下示例：

考虑三个excel文件：

| A | B | C |
|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 |
| 4 | 5 | 6 |

| A | C | B |
|---|---|---|
| 1 | 3 | 2 |
| 4 | 6 | 5 |

| A | B | C | A.1 | B.1 | C.1 |
|---|---|---|-----|-----|-----|
| 1 | 2 | 3 | 1   | 2   | 3   |
| 4 | 5 | 6 | 4   | 5   | 6   |

现在，对于第一个文件，dictdf.dtypes如下所示：

{'A': dtype('int64'),
 'B': dtype('int64'),
 'C': dtype('int64')}

与其他两个文件类似：

{'A': dtype('int64'),
 'C': dtype('int64'),
 'B': dtype('int64')}

及

我们只需要比较这些字典就可以得到结果。同时，它还检查数据的类型

因此，前两个文件之间的比较将为true，而与第三个文件的比较将返回false

但是您可以始终禁用类型检查，在这种情况下，我们只检查[A，B，C]是否与[A，C，B]相同，而不比较它们的类型。

您可以尝试重新索引：excel2=excel2.reindexcolumns=excel1.columns，其中excel1和excel2分别是读取excel文件1和2后的数据帧吗

{'A': dtype('int64'),
 'C': dtype('int64'),
 'B': dtype('int64')}

{'A': dtype('int64'),
 'B': dtype('int64'),
 'C': dtype('int64'),
 'A.1': dtype('int64'),
 'B.1': dtype('int64'),
 'C.1': dtype('int64')}