excel xlsx VLOOKUP 怎么用

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分类专栏： excel 文章标签： VLOOKUP Excel 数据匹配 精准查找 电子表格
于 2022-06-10 14:28:07 首次发布
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一. 在使用VLOOKUP之前我们先准备一个xlsx表格

二. 使用场景：接下来我们使用VLOOKUP将红色区门店对应的id匹配插入

步骤1：在单元格中输入 =VLOOKUP 回车，此时会有提示要填写四个参数

步骤2. 参数1（查找值）即为A列，红色门店

步骤3. 参数2（数据表）就是要与A列进行匹配的数据和要填充到B列 就是门店所对应的id

步骤4. 参数3（列序数）就是数据表中要填充到B列中的列，比如我们现在要数据表中的第2列，第2列就是id，第1列是门店

 步骤5. 参数4（匹配条件）匹配条件有两个值可选，【false：精确查找，就是要A列的值与E列的值完全一样才会将F列的id填充到B列。true：模糊查找，就是E列中的值只要包含或者等于A列中的值就行】

步骤6. 回车

xlsx VLOOKUP方法详解，查找并返回某一个数据在某个集合中
苏小成的博客
09-06 926
事情的经过是这样的，上周五师傅给我发布了一个小任务，有两份数据，A 是自己手工整理出来的，大概六十多行，B 是数据库导出的，二百多行，目的是将这 A 数据中的 URL 和 B 数据中的 URL 相同的匹配一下，然后利用 xlsx 自带的语法生成 SQL 脚本语句，然后执行一下。开始任务之前她也很明确地告诉了我要用 VLOOKUP 方法，完成会快一点，但是当时我还不会这个方法，考虑到重新学习时间成本较大，不如用自己的已经掌握的方法来直接实现会快一点。VLOOKUP语法的使用目前就到这里了，是不是很简单。
python实现excel Vlookup功能
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07-15 9691
python 如何实现Excel 的Vlookup功能 1、Excel 中VLOOKUP具体步骤 2、Python中使用pandas包中的pd.merge()来实现，注意重复值，和参数选择。
Vlookup练习.xlsx
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使用Excel表格中vlookup函数获得心得，介绍了如何使用vlookup函数提高表格的处理效率，
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PSBC数据分析师一枚
01-19 1万+
Excel查询函数VLOOKUP在实际运用中展现出卓越的适应力，能够驾驭深邃复杂的应用场景，并有效提升数据处理效能，通过精准运用，可有力攻克各类深度查询难题。
Vlookup查找函数.xlsx
04-27
Vlookup查找函，是办公中最常用到的一个查找函数，必须要学，是excel中回用到的一个常用函数，学习他很有用哦，希望大家能学会，谢谢大家的支持
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用python来写Excel 的vlookup
DJ_joker的博客
11-18 4518
首先先介绍一下vlookup的基本用法 用vlookup 的前提：有一份确定了是标准的表。另一份是需要校验的，因为数量比较多，就需要用到vlookup的这个函数（比如校验名字和身份证是否对应） 在表格或数值数组的首列查找指定的数值，并由此返回表格或数组当前行中指定列处的数值。 默认情况下，表是升序的。 语法 VLOOKUP (lookup_value, table_array, col_index...
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05-01
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【例】查找A产品最后一次进货价格注：Vlookup最后一个参数省略时，可以象lookup进行二分法查找，用0/（条件）把不符合条件的变成错误值，符合条件的变成0，然后用一个足够大的数查找。IF后兰色故意把常见的1写成100，想让大家知道这个只要是非0的数字都可以。
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熟识四个lookup，可以让数据“查找”得心应手。(笔记模板由python脚本于2024年08月23日 19:27:16创建，本篇笔记适合喜欢用Excel处理数据的coder翻阅)【学习的细节是欢悦的历程】Python官网Free：大咖免费“圣经”教程python 完全自学教程，不仅仅是基础那么简单……自学并不是什么神秘的东西，一个人一辈子自学的时间总是比在学校学习的时间长，没有老师的时候总是比有老师的时候多。——华罗庚HOT好文力荐Excel中的“LOOKUP”
python处理 excel 替代VLOOKUP
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### 使用 Python 实现 Excel 中 VLOOKUP 功能 #### 方法一：利用 Pandas 库实现 VLOOKUP 功能 通过 `pandas` 可以轻松读取两个不同的表格并执行类似于 Excel 的 VLOOKUP 操作。以下是具体代码示例： ```python import pandas as pd # 加载源数据和查找表的数据框 source_df = pd.read_excel('/path/to/source_file.xlsx', header=0, sheet_name='SourceSheet') lookup_df = pd.read_excel('/path/to/lookup_table.xlsx', header=0, sheet_name='LookupTable') # 执行左连接来模拟VLOOKUP行为，基于共同列名 'KeyColumn' merged_df = source_df.merge(lookup_df[['KeyColumn', 'ValueColumn']], on='KeyColumn', how='left') # 将结果保存回新的Excel文件中 output_path = '/path/to/output_file.xlsx' with pd.ExcelWriter(output_path) as writer: merged_df.to_excel(writer, index=False) print(f"Results have been saved to {output_path}") ``` 此方法适用于当需要在一个较大的数据集中快速找到对应关系的情况[^2]。 #### 方法二：结合 OpenPyXL 和 Pandas 来实现动态更新的 VLOOKUP 效果 如果希望保留原始公式以便后续编辑，则可以采用如下方式，在实际单元格内写入 VLOOKUP 函数表达式： ```python from openpyxl import Workbook, load_workbook import pandas as pd # 创建一个新的工作簿或加载现有工作簿 wb = load_workbook("/path/to/existing_workbook.xlsx") # 获取特定的工作表 ws = wb["TargetSheet"] # 假设要填充 B 列作为查询结果区域，并且 A 列包含关键字用于匹配 for row_num in range(2, ws.max_row + 1): cell_reference = f"B{row_num}" formula = ( "=IFERROR(VLOOKUP(" f"A{row_num}, " "'AnotherSheet'!$A:$C, " "COLUMN()-MIN(COLUMN($B$1))+COUNTA('AnotherSheet'!$A$1:$C$1)," "FALSE)" ", \"\")" ) ws[cell_reference].value = formula # 保存更改后的文档 wb.save("/path/to/saved_workbook_with_formula.xlsx") ``` 这种方法允许用户在生成的结果文件上继续手工调整或其他自动化流程中的进一步处理[^3]。
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