Python处理数据：匹配两个Excel文件数据

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。

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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