Python程序如何封装成Excel加载项_excel使用python加载项-优快云博客

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本文介绍了如何使用Python的Pandas库在Excel中实现批量VLOOKUP功能，包括安装Pandas、编写Python程序、数据合并及通过加载项将程序集成到Excel中的详细步骤。

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批量 Vlookup 是 Excel 中非常常用的一项功能，可以用来在多个表格之间查找数据并进行匹配。在 Python 中，可以使用 Pandas 库来实现这个功能，并且可以通过加载项将程序加载到 Excel 中方便使用。下面是一个简单的批量 Vlookup 的 Python 程序的实现步骤：

1、安装 Pandas 库

在终端中输入以下命令来安装 Pandas 库：

pip install pandas

2、编写 Python 程序

以下是一个简单的批量 Vlookup 的 Python 程序示例：

import pandas as pd

# 定义需要匹配的列名
match_column = 'Product ID'

# 定义需要匹配的表格列表
lookup_tables = [
    {'name': 'table1', 'file': 'table1.xlsx', 'columns': ['Product ID', 'Price']},
    {'name': 'table2', 'file': 'table2.xlsx', 'columns': ['Product ID', 'Quantity']}
]

# 定义需要输出的列名
output_columns = ['Product ID', 'Price', 'Quantity']

# 定义输出文件名
output_file = 'output.xlsx'

# 读取需要匹配的数据
data = pd.read_excel('data.xlsx')

# 遍历需要匹配的表格
for table in lookup_tables:
    # 读取表格数据
    lookup_data = pd.read_excel(table['file'])
    # 将表格数据和需要匹配的数据进行合并
    data = pd.merge(data, lookup_data[table['columns']], on=match_column, how='left')

# 输出匹配结果到文件
data.to_excel(output_file, index=False, columns=output_columns)

在程序中，首先定义了需要匹配的列名、需要匹配的表格列表、需要输出的列名和输出文件名等参数。然后通过 Pandas 库读取需要匹配的数据，遍历需要匹配的表格，并将表格数据和需要匹配的数据进行合并。最后将匹配结果输出到文件中。