Python 使用pandas合并excel工作表中的行，同时避免重复

我从两个不同的excel表格中提取了两列。这两列都是名称列表。我想比较column1和column2，并向column1添加任何不在column2中的名称，而不复制现有名称。我应该使用一个循环来完成这个任务，还是有一个内置的函数可以使用

df_1=pd.read_excel("excel sheet")
df_2=pd.read_excel("sheet 2")

df1.iloc[:,[3]]
df1.dropna().drop_duplicates()

df_company_list.iloc[:,[1]]

如果您只对获取一列唯一名称感兴趣，那么只需

new_col = pd.concat(df1[col1], df2[col2]).drop_duplicates()

当第一列或数据帧本身包含重复项时，保持其完整性更为复杂。我能想到这样的事情：

unique_names = df1[col1].unique()                          # np.array
idx = df2[col2].apply(lambda x : x not in unique_names)    # boolean array
df_final = df1.append(df2[idx])                            # data frame
# or 
col_final = df1[col1].append(df2.loc[idx,col2])            # single column

但是

apply

本质上是一个循环

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顺便说一句，你的代码

df1.iloc[:,[3]]
df1.dropna().drop_duplicates()

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不修改

df1

。您可能想要

df1=df1.iloc[：，[3]

什么是

col1

？获取错误

NameError:name'col1'未定义

它是您列的名称或索引。实际上，我使用

df1剥离了我需要的列。iloc

因此我实际上不需要索引。另外，顺便说一句，解决方案2是我需要的def。我在第一个df中有重复的。嗯，不太清楚你的意思。。。这不解决你的问题吗？