利用Python实现Excel的文件间的数据匹配功能

下面是详细讲解如何利用Python实现Excel的文件间数据匹配功能的完整实例教程。

准备工作

在开始之前，需要做好以下准备工作：

• 安装Python和所需的包（如pandas、numpy等）
• 准备需要匹配的Excel文件（如"file1.xlsx"和"file2.xlsx"）

第一步：读取Excel文件

首先我们需要使用pandas库读取Excel文件。使用pandas的read_excel()方法可以很轻松地将Excel文件读取为DataFrame对象，如下所示：

import pandas as pd

file1 = pd.read_excel("file1.xlsx")
file2 = pd.read_excel("file2.xlsx")

上述代码将分别读取"file1.xlsx"和"file2.xlsx"文件，并将它们存储为名为file1和file2的DataFrame对象。

第二步：进行数据匹配

接下来，我们可以使用pandas的merge()方法将这两个DataFrame对象进行合并，并进行数据匹配。有多种方式可以进行数据匹配，如按照某一列进行匹配、按照多列进行匹配等。下面是一个按照某一列进行匹配的示例代码：

merged_file = pd.merge(file1, file2, on="id")

上述代码将根据"file1"和"file2"中的"id"列进行匹配，将匹配后的结果存储到"merged_file"中。

第三步：保存匹配结果

最后，我们可以使用pandas的to_excel()方法将匹配后的结果保存到一个新的Excel文件中，如下所示：

merged_file.to_excel("merged_file.xlsx", index=False)

上述代码将匹配后的结果"merged_file"保存到名为"merged_file.xlsx"的Excel文件中。需要注意的是，由于默认情况下pandas会将DataFrame的行索引也写入Excel文件中，因此我们需要将index参数设置为False，以避免写入行索引到Excel文件中。

示例说明

下面是两个示例说明：

示例一

假设有两个Excel文件，一个是学生的基本信息，另一个是学生的成绩信息。它们的结构如下：

file1.xlsx：

id	name	age	gender
1	张三	18	男
2	李四	19	女
3	王五	20	男

file2.xlsx：

id	course	score
1	语文	80
1	数学	90
2	语文	85
2	数学	95
3	语文	75
3	数学	80

我们可以根据"id"列将这两个文件进行匹配，得到以下结果：

merged_file.xlsx：

id	name	age	gender	course	score
1	张三	18	男	语文	80
1	张三	18	男	数学	90
2	李四	19	女	语文	85
2	李四	19	女	数学	95
3	王五	20	男	语文	75
3	王五	20	男	数学	80

示例二

假设有两个Excel文件，一个是销售订单列表，另一个是产品信息列表。它们的结构如下：

file1.xlsx：

订单号	产品编号	数量	单价	金额
1	A001	100	5	500
2	A003	50	10	500
3	A002	80	8	640

file2.xlsx：

产品编号	产品名称	单位	产地
A001	产品1	瓶	中国
A002	产品2	箱	日本
A003	产品3	盒	美国

我们可以根据"产品编号"列将这两个文件进行匹配，得到以下结果：

merged_file.xlsx：

订单号	产品编号	数量	单价	金额	产品名称	单位	产地
1	A001	100	5	500	产品1	瓶	中国
2	A003	50	10	500	产品3	盒	美国
3	A002	80	8	640	产品2	箱	日本

以上就是利用Python实现Excel的文件间的数据匹配功能的完整实例教程，希望对你有帮助。