使用python实现excel的Vlookup功能

下面我将详细讲解使用python实现excel的Vlookup功能的完整实例教程。

简介

Vlookup是Excel中的一个非常常用的函数，它可以在一个范围内查找某个值，并返回其在此范围内的对应值。Python中有一些库可以实现类似的功能，比如pandas和openpyxl等。在这个例子中，我们将使用pandas库来完成这个功能。

步骤

1. 安装pandas

我们首先需要安装pandas库，如果你还没有安装，可以通过以下命令进行安装：

pip install pandas==1.1.5

2. 创建数据

我们将创建两个excel文件，一个文件包含销售记录，另一个文件包含产品信息。我们想根据销售记录中的产品名称，查找对应的产品价格信息。

我们可以使用以下代码创建这两个文件：

# 创建销售记录
import pandas as pd
sales_data = {
    '产品名称': ['苹果', '香蕉', '西瓜', '梨子'],
    '销售数量': [100, 200, 50, 300]
}
df_sales = pd.DataFrame(sales_data)

# 创建产品价格表
price_data = {
    '产品名称': ['苹果', '香蕉', '西瓜', '梨子'],
    '产品价格': [5, 3, 10, 2]
}
df_price = pd.DataFrame(price_data)

# 将数据保存到excel文件
with pd.ExcelWriter('data.xlsx') as writer:
    df_sales.to_excel(writer, sheet_name='销售记录', index=False)
    df_price.to_excel(writer, sheet_name='产品价格', index=False)

这段代码创建了两个DataFrames，分别代表销售记录和产品价格表。然后将它们保存到一个名为“data.xlsx”的excel文件中。

3. 加载数据并使用Vlookup

接下来，我们将加载这两个数据表并使用Vlookup进行数据匹配。我们需要使用以下代码：

# 加载数据
df_sales = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='销售记录')
df_price = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='产品价格')

# 使用Vlookup进行数据匹配
df_result = pd.merge(df_sales, df_price, on='产品名称', how='left')

# 展示结果
print(df_result)

这段代码首先加载了两个excel文件，然后使用pd.merge()函数将两个DataFrame按照“产品名称”列进行匹配，并将匹配结果保存到df_result中。最后我们展示了匹配结果。

4. 示例说明1

我们可以根据以上示例说明，对其进行修改，以查找匹配的值不存在时如何处理。

# 加载数据
df_sales = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='销售记录')
df_price = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='产品价格')

# 使用Vlookup进行数据匹配
df_result = pd.merge(df_sales, df_price, on='产品名称', how='left')

# 处理匹配不到的数据
df_result.loc[df_result['产品价格'].isna(), '产品价格'] = 0
print(df_result)

这段代码中，我们使用了pd.merge()函数进行数据匹配，并将匹配方式设置为“left”，这表示我们将把左侧DataFrame中的所有行都保留下来。而匹配不到的行则会用NaN填充。然后我们使用df_result.loc[]方法查找所有“产品价格”列中值为NaN的行，并将该列的值设置为0。最后我们打印匹配结果。

5. 示例说明2

我们可以对上述代码进行修改，以使用Excel的Vlookup函数的精确匹配模式。

在Vlookup函数的第四个参数中，我们可以指定“True”来表示我们需要进行精确匹配。在以下代码中，我们使用pd.merge()函数的“indicator”参数将匹配结果存储到"_merge"列中，然后我们使用df_result.loc[]方法找到所有匹配失败的行，并将它们从我们的结果中删除。

# 加载数据
df_sales = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='销售记录')
df_price = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='产品价格')

# 使用Vlookup进行数据匹配
df_result = pd.merge(df_sales, df_price, on='产品名称', how='left', indicator=True)

# 删除匹配失败的行
df_result = df_result.loc[df_result['_merge'] == 'both']
df_result.drop(columns=['_merge'], inplace=True)

# 展示结果
print(df_result)

这段代码中，我们使用了pd.merge()函数进行数据匹配，并将匹配方式设置为“left”，这表示我们将把左侧DataFrame中的所有行都保留下来。然后我们使用“indicator”参数将匹配结果存储到"_merge"列中。在df_result.loc[]中，我们查找所有"_merge"值为“both”的行，这表示两个DataFrame中都存在匹配的值，并将这些行存储到新的DataFrame中。最后我们使用drop()方法删除"_merge"列，并展示匹配结果。

结语

以上便是使用Python实现Excel Vlookup功能的完整实例教程。我们可以看到，使用pandas库对于处理Excel数据来说非常方便。在实际使用中，我们可以根据实际情况进行灵活调整。