如何用Python实现Excel中的Vlookup功能

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一、前言

工作中经常会遇到，需要把两张Excel或Csv数据表通过关键字段进行关联，匹配对应数据的情况，Excel虽有Vlookup函数可以处理，但数据量大时容易计算机无响应，可能出现数据丢失，处理速度较慢是软肋，而Python只需几行代码就能轻松实现，且处理速度快，详细如下。

二、项目目标

用Python实现两张Excel或Csv表数据关联处理。

三、项目准备

软件：PyCharm

需要的库：pandas

四、项目分析

1)如何读取要处理的Csv文件?

利用pandas库读取Csv文件。

2)如何读取要处理的Excel文件?

利用pandas库读取Excel文件。

3)如何通过关键字段关联匹配两张表中的数据?

利用merge()函数，通过关键字段，关联组合两张表中的数据。

4)如何保存结果?

利用to_csvl保存关联组合后的数据。

五、项目实现

1、第一步导入需要的库

import pandas as pd

2、第二步读取要处理的Csv文件

# 读入表1 df1 = pd.read_csv('D:/a/1.csv', encoding='gbk')

3、第三步读取要处理的Excel文件

# 读入表2 df2 = pd.read_excel('D:/a/2.xlsx', encoding='utf-8')

4、第四步关联匹配数据，并保存结果文件

# 关联数据  data = df1.merge(df2, on='姓名',left_index=False, right_index=False, sort=False)  # 保存数据  data.to_csv('D:/a/result.csv', encoding='gbk',index=False)

六、效果展示

1、处理前表1数据：

2、处理前表2数据：

3、处理后的关联匹配数据：

七、总结

本文介绍了如何利用Python进行Excel和Csv间的数据关联处理，替代了Excel的Vlookup函数，由于不用显示源文件，节省了系统资源，处理效率更高，数据量越大，优势越明显，Python还有很多类似的函数，数据处理，唯快不破，有兴趣的同学可以研究下。

感谢各位的阅读，以上就是“如何用Python实现Excel中的Vlookup功能”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对如何用Python实现Excel中的Vlookup功能这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！