Python 使用Pandas，如何基于“中的一列组合多个工作表？”；母版纸；？

我在Excel表格中有9个不同的选项卡，每个选项卡都有不同的信息。在选项卡1（被认为是“主选项卡”）上，我有最完整的数据集，但我需要根据与主选项卡中特定列的匹配情况，从选项卡2-9添加一列信息

import pandas as pd
df = pd.ExcelFile('AprilTest.xlsx')
df1 = df.parse('MasterTab')
df2 = df.parse('Tab2')


check=pd.merge(df1, df2, on='ClientID', how='left') 

MasterTab如下所示：

ClientID    val1    val2    val3
foo         bar     baz     12/2/16
cat         dog     pan     1/12/16
zzz         yyy     vvv     6/8/16
trick       lol     hmm     4/28/17

ClientID    val1    val2    val3    Metric Value
foo         bar     baz     12/2/16  16
cat         dog     pan     1/12/16  0
zzz         yyy     vvv     6/8/16   0
trick       lol     hmm     4/28/17  29

表2-9可能有相同的客户，他们可能有更多，他们可能有更少

示例表2：

Name   FavoriteColor   ClientID   Metric Value
Jodi   Green           foo        16
Kati   Purple          trick      29
Sam    Blue            bar        32

最后一张图纸应如下所示：

ClientID    val1    val2    val3
foo         bar     baz     12/2/16
cat         dog     pan     1/12/16
zzz         yyy     vvv     6/8/16
trick       lol     hmm     4/28/17

ClientID    val1    val2    val3    Metric Value
foo         bar     baz     12/2/16  16
cat         dog     pan     1/12/16  0
zzz         yyy     vvv     6/8/16   0
trick       lol     hmm     4/28/17  29

我在这里查看了一些资源：

但似乎一切都没有按我预期的方式进行。我现在得到的代码只是将df2添加到MasterTab的底部，这不是我需要的。我做错了什么？

试试这个

df1['Metric'] = df1.ClientID.map(df2.set_index('ClientID').MetricValue).fillna(0)

df1

你得到

    ClientID    val1    val2    val3    Metric
0   foo         bar     baz     12/2/16 16.0
1   cat         dog     pan     1/12/16 0.0
2   zzz         yyy     vvv     6/8/16  0.0
3   trick       lol     hmm     4/28/17 29.0

---

基本上，您只需要将“MetricValue”列添加到主数据中？如果将

.reset_index（drop=True）

添加到

df1=df.parse

和

df2=df.parse

行的末尾，会有帮助吗？你确定“ClientID”在df1和df2中的拼写完全相同吗？是的@MaxPower，拼写完全相同，没有空格问题或其他问题。@user3043636，没错，但必须匹配。例如，我不能使用foo bar baz 29。我要为Tab3更改什么值？哪列是Tab3？好的，假设Tab3是另一个数据帧，您可以在要合并的id上设置该df的索引（在本例中为ClientID），然后.MetricValue使用您需要其值的列。我有以下内容：df1['Metric']=df1.ClientID.map（df2.set_index（'ClientID'）.Metric\u Value）。fillna（0）AttributeError:'DataFrame'对象没有属性'Metric\u Value'，然后使用set\u索引（'ClientID'）['Metric Value']