df1 = pd.read_excel("第一個(gè)表.xlsx")
df1

# 刪除無(wú)用列
df1 = df1[['股票代碼', '高數(shù)', '實(shí)際2']].copy()
df1

df1.dtypes

股票代碼      int64
高數(shù)      float64
實(shí)際2       int64
dtype: object

df2 = pd.read_excel("第二個(gè)表.xlsx")
df2

# 將 Unnamed: 0 指定為索引列
df2.set_index('Unnamed: 0', inplace=True)
df2

# 主要用到transpose做橫豎轉(zhuǎn)換，方便處理
df2 = df2.transpose()
df2

df2.dtypes

Unnamed: 0
股票代碼        object
股票名稱        object
行業(yè)          object
天數(shù)          object
正負(fù)          object
看好          object
出手          object
結(jié)果          object
20210210    object
20210209    object
20210208    object
20210205    object

# 由于第一張表股票代碼是數(shù)字，第二張表object 需要轉(zhuǎn)換為number類型
df2['股票代碼'] = df2['股票代碼'].astype(int)
df2

df_merge = pd.merge(left=df2, right=df1, left_on='股票代碼', right_on='股票代碼')
df_merge

# 重新隊(duì)列排序(把list重新變成最終模樣)
columns = list(df_merge.columns)
columns.remove('高數(shù)')
columns.remove('實(shí)際2')
columns.insert(columns.index("結(jié)果"), "高數(shù)")
columns.insert(columns.index("結(jié)果"), "實(shí)際2")
columns

['股票代碼',
 '股票名稱',
 '行業(yè)',
 '天數(shù)',
 '正負(fù)',
 '看好',
 '出手',
 '高數(shù)',
 '實(shí)際2',
 '結(jié)果',
 '20210210',
 '20210209',
 '20210208',
 '20210205',
 ...
 ]

df_result = df_merge[columns].transpose()
df_result.to_excel("表一表二合并結(jié)果.xlsx", header=False)

import pandas as pd
import random

# 學(xué)生數(shù)量
num_students = 100
# 列表包含所有的科目
subjects = ['語(yǔ)文', '英語(yǔ)', '數(shù)序', '自然', '社會(huì)', '幾何', '代數(shù)', '物理', '化學(xué)']
# 使用列表推導(dǎo)為每個(gè)科目生成隨機(jī)分?jǐn)?shù)
data = {subject: [random.randint(50, 100) for _ in range(num_students)] for subject in subjects}
# 為學(xué)生生成唯一的用戶名
data['用戶名'] = ['student'+str(i) for i in range(1, num_students+1)]
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

# 獲取當(dāng)前的列順序
cols = df.columns.tolist()

# 移除'化學(xué)'并將其插入到'英語(yǔ)'后面
cols.remove('化學(xué)')
physical_index = cols.index('英語(yǔ)')
cols.insert(physical_index + 1, '化學(xué)')

# 使用新的列順序重新排序DataFrame
df = df[cols]

print(df)