我有两张.xlsx纸，如下所示。我需要阅读它们并在python中进行一些计算。
data.xlsx
cola colb colc cold
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a1 | test | PASS | 1234
b2 | hello | FAIL | 2345
c3 | world | PASS | 1134
d4 | tree | PASS | 3321
e5 | swer | FAIL | 9801
程序.xlsx
colf
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3321
1234
现在我需要阅读data和programExcel和发现的总数PASS和FAIL，但所有这些cold列dataExcel，这些未在colf列program的Excel。这意味着我需要删除从行dataExcel中，其中colf在programExcel中与匹配cold的dataExcel，然后计算总的PASS和FAIL。
因此输出应如下所示。我不需要数PASS和FAIL为3321和1234。
PASS - 1
FAIL - 2
我在阅读有关熊猫图书馆的更多信息，但无法理解如何使用该逻辑？还是如果有更好的方法可以做到这一点？
import pandas as pd
file_name = 'data.xlsx'
df = pd.read_excel(file_name, index_col=0)
注意：我的excel有很多行，并且它有一些空行，因此需要在代码中也将其过滤掉。
您需要先阅读excel的dataframes使用技巧pd.read_excel：
import pandas as pd
data = pd.read_excel('data.xlsx', index_col=0)
program = pd.read_excel('program.xlsx', index_col=0)
现在，使用df.merge有indicator=True：
In [572]: x = (
...: data.merge(program, left_on="cold", right_on="colf", how="left", indicator=True)
...: .query('_merge == "left_only"')["colc"]
...: .value_counts()
...: )
...:
In [571]: print(x)
Out[571]:
FAIL 2
PASS 1
Name: colc, dtype: int64
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