excel 匹配数据

最新推荐文章于 2025-11-06 14:15:50 发布
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#excel技巧

博客展示了Excel中VLOOKUP函数的使用，具体公式为=VLOOKUP(B4,Sheet2!E:$L,8,0)，体现了在Excel数据处理方面的技巧应用。
=VLOOKUP(B4,Sheet2!E:$L,8,0)
python 数据预处理,怎么匹配excel两个表格中的数据 （多条件查询）
ZJQ的博客
05-24 1745
当我们输入=VLOO...的时候下拉框就可以选了，双击红色框框里的函数。
Excel中的match函数
08-21
EXCEL中的Match函数，非常好用的函数。
两个Excel表格数据匹配并合并的工具
01-15
本软件能实现两个excel文件之间整条数据按某一个列进行强制匹配（excel表格自带匹配功能无法匹配时，可使用本软件解决），并将匹配成功的行数据合并为一整行，之后输出到新的excel中。（匹配的源文件中，未匹配成功的行也会输出到新的excel中）。 注：内附使用说明及示例
Excel MATCH函数详解：教你高效查找位置的隐藏技巧
最新发布
2305_79295532的博客
11-06 1424
这篇文章系统讲解了Excel中MATCH函数的使用方法。MATCH函数是Excel查找功能的底层逻辑，它不返回值而是返回查找项在数据区域中的位置。文章详细介绍了MATCH函数的语法、参数含义和三种匹配方式（精确匹配0、近似上限1、近似下限-1），并通过查找姓名位置、结合INDEX实现双向查找、分数区间匹配三个实战案例展示了MATCH的应用场景。特别强调了MATCH比VLOOKUP更灵活，支持任意方向查找且不受插入列影响。最后总结了MATCH函数的常见错误及解决方法，指出它是Excel查找体系的"定
第二章第17节：Excel中match 函数
qq_28932903的博客
01-26 1241
excel match 函数的用法
Excel表格中将一个表格的数据匹配到另外一个表格(vlookup函数的使用)
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薛老师的博客
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vlookup匹配两个表格
excel匹配数据
ZHYCarge的博客
06-30 1969
前言 使用excel中我们会遇到许许多多的问题，下面介绍如何通过公式来匹配相关数据，简化工作流程 过程 左侧为元数据，右侧为待匹配数据 1. 在待匹配数据中输入=vl，选择vloop函数 2.在函数中首先选中需要匹配的数据，及后面的姓名行（一个就可） 3.之后选择要进行匹配的序列，记得要绝对引用，使用$来进行固定引用单元格 4.之后输入2，因为要获取的内容是成绩类，在所需筛选的区域的第二列 5.之后输入)就好，最后一项可以不用管 PS：如果需要管，会提示输入TRUE或者FALSE，根据情况选择就
Python的excel数据匹配（以国泰安数据为例）
YBY0010的博客
04-14 2984
将多张excel表格的中介变量和控制变量的值匹配汇总到含被解释变量的excel表中，形成可用于做数据分析的元数据。
利用Python实现Excel的文件间的数据匹配功能
09-16
3. **匹配数据**：对于待匹配文件的每个工作表，遍历每一行，查找`matchseg`字段的值，并在映射字典中查找相应的目标字段值，将其填充到原始数据中。 4. **写回Excel文件**：使用`pd.ExcelWriter`创建一个Excel写入...
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Python实现两个Excel匹配两列相同数据
08-11
Python实现两个Excel匹配两列相同数据：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。（即匹配两列...
Excel查找匹配函数(VLOOKUP)：功能与应用解析
zwldn的博客
05-23 9632
该文介绍了VLOOKUP函数的基本语法和参数的含义，还涵盖了VLOOKUP函数的一些常见用途和应用场景。此外，文章还介绍了VLOOKUP函数的一些注意事项和常见错误、并提供了一些建议和技巧，帮助大家避免常见的错误并正确使用VLOOKUP函数。
EXCEL 查找匹配函数(VLOOKUP) 应用举例
06-15
excel功能最强大的查找函数,掌握它能解决无数问题~~
excel数据整合工具
03-31
可以将多个小的excel文件按照指定格式合并成大的excel。主要做了对excel数据的提取和替换。便于将多个excel文件中的数据整合到一起。
Excel做数据匹配
全家的希望
10-22 1525
(SheetA的ID)
excel匹配_Excel中的数据匹配和查找
weixin_39648469的博客
11-18 1206
在Excel中，提供了多个可以用来进行数据匹配和查找的函数：HLOOKUP、INDEX、LOOKUP、MATCH和VLOOKUP等。其中使用最广的就是VLOOKUP，这篇文章就从VLOOKUP开始，介绍几种常见的匹配和查找数据的方式。文章分成两部分：第一部分介绍，VLOOKUP的基本使用 和替代方法；第二部分介绍，VLOOKUP无法实现的一些功能：多列匹配，向左查询匹配，匹配时区分大小...
EXCEL MATCH函数
m0_55775949的博客
10-25 1775
EXCEL MATCH函数
excel中match函数_干货！excel中index—match查找函数实例讲解
weixin_39589557的博客
11-30 2314
在excel中，运用查找函数是excel中进行数据统计分析最常用的操作之一，说起查找函数，很多人首先会想到vlookup函数，其实excel中的查找函数有很多种，比如lookup、index-match等，尤其是index—match函数的使用范围比vlookup函数更加广泛，在反向查找、横向查找等方面能够克服vloolup函数的不便，提供更加容易理解的查找思路。下面就一起来看看吧。一、index...
excel数据分析 - 8个关联匹配类函数
Venassa佳的博客
03-06 1万+
①LOOKUP ②VLOOKUP ③INDEX ④MATCH ⑤ROW ⑥COLUMN ⑦OFFSET ⑧HLOOKUP ...
EXCEL 查找特定匹配数据，筛选重复行等+一个小工具
编程资料大全
08-26 334
1、查找特定数据用vlookup函数： A B C D1 编号 姓名 工资 科室2 2005001 周杰伦 2870 办公室3 2005002 萧亚轩 2750 人事科4 2005006 郑智化 2680 供应科5 2005010 屠洪刚 2980 销售科6 2005019 孙楠 2530 财务科7 2005036 孟庭苇 2200 工 会A列已排序（第四个参数缺省或用TRUE）VLOOKU...
python excel匹配数据
04-01
<think>嗯，用户想在Python中处理Excel文件进行数据匹配，使用pandas和openpyxl来实现。首先，我需要回忆一下这两个库的用法。pandas主要是用来数据处理，尤其是read_excel和merge函数，可能对数据匹配很有帮助。而openpyxl更适合处理Excel文件的格式，比如样式调整或者更底层的操作。 用户的问题是关于数据匹配的，可能需要根据某个共同字段将两个表格的数据合并。比如，用VLOOKUP的功能，这在pandas里可以用merge来实现。记得pandas的merge函数有how参数，可以指定左连接、右连接等，类似于Excel的不同连接方式。 然后，用户可能需要示例代码。我需要确保代码正确，比如读取Excel文件时使用正确的参数，处理可能出现的NaN值。比如，在引用[2]中提到，读取Excel时某些字段可能变成NaN，可能是因为数据类型的问题，需要指定dtype参数或者转换。 另外，用户可能会用到openpyxl来处理更复杂的情况，比如匹配后写入原文件并保持格式。这时候需要用load_workbook来加载工作簿，找到对应的单元格并写入数据，然后保存。需要注意的是，openpyxl在写入大量数据时可能比较慢，但适合小规模的数据操作。 还需要考虑数据匹配的效率问题，如果数据量很大，pandas的merge会更高效，而openpyxl适合小规模或者需要格式保留的情况。同时，可能需要处理重复值或者缺失值，比如drop_duplicates或者fillna方法。 最后，生成相关问题的时候，要围绕数据匹配的扩展问题，比如处理重复值、优化性能、数据类型转换等，这些都是在实际应用中常见的问题。</think>### Python实现Excel数据匹配的步骤与方法 #### 一、使用pandas实现数据匹配（类似Excel的VLOOKUP） 1. **读取Excel数据** ```python import pandas as pd # 读取主表和匹配表 df_main = pd.read_excel('data_main.xlsx', sheet_name='Sheet1') df_ref = pd.read_excel('data_ref.xlsx', sheet_name='Sheet1', dtype={'匹配字段': str}) # 指定字段类型避免NaN[^2] ``` 2. **使用merge函数进行匹配** ```python # 按共同字段左连接（类似VLOOKUP） df_result = pd.merge(df_main, df_ref, on='ID', how='left', suffixes=('', '_ref')) ``` 3. **处理匹配结果** ```python # 重命名/筛选需要的列 df_result = df_result[['ID', 'Name', '匹配结果列']] # 保存到新Excel df_result.to_excel('匹配结果.xlsx', index=False) ``` #### 二、使用openpyxl实现精确匹配（适合小规模数据） ```python from openpyxl import load_workbook # 加载工作簿 wb_main = load_workbook('data_main.xlsx') ws_main = wb_main.active wb_ref = load_workbook('data_ref.xlsx') ws_ref = wb_ref.active # 构建匹配字典 match_dict = {row[0].value: row[1].value for row in ws_ref.iter_rows(min_row=2)} # 遍历主表进行匹配 for row in ws_main.iter_rows(min_row=2): key = row[0].value # 假设第一列是匹配键 row[2].value = match_dict.get(key, "未匹配到") # 将结果写入第三列 wb_main.save('openpyxl_匹配结果.xlsx') ``` #### 三、关键问题处理技巧 1. **数据类型问题** 使用`dtype`参数强制指定字段类型，避免数值型ID被误识别为浮点数 ```python pd.read_excel(..., dtype={'ID': str}) ``` 2. **匹配效率优化** - pandas的`merge`比循环遍历快100倍以上（适合万级以上数据） - 对匹配字段预先执行`df.drop_duplicates()`去重 3. **结果验证** ```python print(f"匹配成功率: {df_result['匹配结果列'].notnull().mean():.2%}") ```
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