问题分析

怎么把两个sheet表的数据合并到一起？
先看问题。我们的excel文件有两个个sheet表，a和b。

这里存在着一些情况：

横向看，a和b里面的name人名有交叠也有互补。a里面7个人有Kaylin,b里面没有；b里面7个人有Gracie，a里面没有。
竖向看，a和b里面的栏目也有交叠和互补。a里是name,height,weight,age,b里面是name,age,bmi,fitness。

我们期望的结果是下图这样，把a和b以name为索引，a和b对应合并成一张8个人的表。

可能方法

直接Excel自带的【数据-合并计算】工具，可以实现多个表的合并，并且能够对重复的列（比如a和b都有age列）进行求和计算。但缺点是不能处理字符串文字数据，fitness一列会丢失。

使用Excle配套的power query工具，可以使用VBA编程实现这个效果。缺点微软没有为苹果mac下的excel提供这个工具，此外使用这个工具还要学习VB语法和SQL语法，也不容易。
使用Python的pandas来处理，功能足够强大，语法也简单。

使用Notebook的Pandas

先把数据读进来看一下。sheet_name参数指定读哪个表。

同样读取b表看看。

使用merge把两个表合并到一起，on是指定索引列名称，how='left'是以a表为基础，indicator是显示_merge列的情况。

注意到出了两个age列，age_x和age_y。重建新的age列，优先使用age_y的值，如果是空NaN就是使用age_x的8。

最后drop删除掉age_x和age_y两列，保存即可。

汇总所有代码共8行：

import pandas as pd
import numpy as np
df1 = pd.read_excel('./orgdata.xlsx', sheet_name='a', index_col=0)
df2 = pd.read_excel('./orgdata.xlsx', sheet_name='b', index_col=0)
df = pd.merge(df1, df2, on='name', how='left')
df['age'] = df.apply(lambda x: x['age_x']if pd.isna(x['age_y']) else x['age_y'],axis=1)
df = df.drop(columns=['age_x', 'age_y'])
df.to_excel('data.xls')

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