Python处理数据之匹配两个Excel文件数据的实现方法
前言
当需要处理两个Excel文件的数据，根据两个Excel的某一些内容进行数据匹配，从而提取出相应的数据时，除了使用Excel自带的Vlookup函数，还能使用Python进行处理。我是不会告诉你们我选择Python处理的原因是对Excel的Vlookup不熟悉的。
1 前言自述
这是我在工作中遇到的一个数据处理需求问题，该问题有两种解决方式，一种是Office高效办公，一种是Python高效办公。是的，我选择了后者。将解决该问题的过程记录下来，作为我使用Python高效办公的一个纪念。在最后，为了方便其他没有Python的同事使用，我还尝试将该程序进行了打包处理，发现虽然能打包，但是代码行数增加了不少。因此，建议有Python基础的朋友还是直接使用代码比用打包好的程序比较好。
2 需求场景
有两个excel文件，都放了大量的数据：
第一个excel文件：
第二个excel文件：
需求是：将两个excel文件中的数据进行匹配，当两个excel文件中的项目名称和项目号都一样的时候，将第二个excel文件中的合同号填入到第一个文件中的合同号中。即匹配两列相同列名的数据，当对应行数的数据一模一样的时候，在第一个excel文件中标记新的数据出来。在这种情况下，通常是会面对大量数据，即两个excel文件有上千条数据。为了 方便理解，我将第二个文件中的不同用颜色标了出来。
举个例子：第二个excel文件中有两个项目名称A7（第三行和第七行），但对应项目号能和第一个excel文件匹配得上的只有第3行，因此此时需要将第二个excel文件中第三行的合同号填入到第一个excel文件的序号7行对应的合同号列表中。
3 代码实现
import pandas as pd
# 读取excel1和excel2数据
total_table = pd.read_excel('第一个excel文件.xlsx')
subset_table = pd.read_excel('第二个excel文件.xlsx')
# 在第一个excel中添加新列
total_table['合同号'] = ""
# 根据第二个excel数据进行匹配和填充合同号
for index, row in subset_table.iterrows():
# 获取分表中的两列内容
column1_match = row['项目名称']
column2_match = row['项目号']
# 在第一个excel中查找匹配行
matched_rows = total_table.loc[(total_table['项目名称'] == column1_match) & (total_table['项目号'] == column2_match)]
# 填充合同号
total_table.loc[matched_rows.index, '合同号'] = row['合同号']
# 保存修改后的第一个excel数据到新的文件
total_table.to_excel('新增合同号的excel文件.xlsx', index=False)4 运行结果
总结
到此这篇关于Python处理数据之匹配两个Excel文件数据的文章就介绍到这了,更多相关Python匹配两个Excel数据内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！
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