python实现vlookup匹配数据实战

本文介绍了如何使用Python的pandas库实现类似Excel的VLOOKUP功能,通过创建DataFrame,读取Excel文件,利用merge函数进行数据匹配,并将结果保存回Excel。详细讲解了pandas的基础概念、操作步骤及merge函数参数。

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前言

一般来说,Excel能实现的操作,python都能实现,今天就来探究一下python实现Excel的vlookup吧!


一、pandas是什么?

pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。

二、DataFrame是什么?

DataFrame是类似表的结构,由多个Series组成的DataFrame 是一个二维的数组结构,类似二维数组。

DataFrame 构造方法如下:
pandas.DataFrame( data, index, columns, dtype, copy)
参数说明:
data:一组数据(ndarray、series, map, lists, dict 等类型)。
index:索引值,或者可以称为行标签。
columns:列标签,默认为 RangeIndex (0, 1, 2, …, n) 。
dtype:数据类型。
copy:拷贝数据,默认为False。
重点参考原文出处:https://www.cnblogs.com/JINGSOLO/p/16882504.html

三、简单使用步骤

1.引入库

代码如下:

import pandas as pd 

2.创建表

创建表1,代码如下:

# 创建表1
df1 = pd.DataFrame({
   
        'A': ['apple', 'banana', 'cherry', 'kiwi'],
        'B': [30, 20, 25, 15]
    })
print(df1)

结果展示:
表1

创建表2,代码如下:

# 创建表2
df2 = pd.DataFrame({
   
        'A': ['banana', 'cherry', 'kiwi', 'pear'],
        'C': ['good', 'better', 'best', 'bad'],
        'D': ['1', 'better'
<think>好的,我现在需要帮用户解决如何在Excel中进行数据实战的问题。用户之前已经问过关于Kaggle数据集的学习路径,现在转向Excel,可能希望提升数据处理和分析的实际操作能力。首先,我需要确定用户的需求层次:是基础入门还是进阶技巧?根据提问“Excel数据进行Excel实战”,可能用户已经有一定基础,但想通过实际案例来巩固和提升技能。 接下来,用户可能使用Excel的场景是什么?可能是工作中需要处理报表、数据分析,或者希望用Excel替代更复杂的工具,快速解决问题。考虑到用户之前接触过Kaggle,可能对数据分析有一定了解,但需要Excel的实操指导。因此,我需要提供结构化的学习路径,涵盖从数据导入到高级分析,再到自动化的步骤。 需要包括哪些内容?首先,基础操作,如数据清洗和格式化,然后是函数应用,数据透视表,可视化,可能的高级功能如Power Query和VBA。还要注意常见问题,比如错误处理和性能优化。案例部分应该贴近实际工作场景,比如销售分析、财务统计等,这样用户容易理解并应用。 另外,用户可能希望了解学习资源和避坑指南,避免常见错误。需要推荐一些实用的学习资料,如在线教程、书籍,以及如何利用模板和社区资源。同时,要提醒用户注意数据备份、避免过度复杂公式等实际问题。 最后,确保回答结构清晰,分步骤指导,结合核心方法和实例,让用户能够逐步进阶。同时,保持语言简洁,用例子和代码块(如公式)来增强可操作性。可能还需要对比Excel和其他工具(如Python)的适用场景,帮助用户合理选择工具。</think>以下是为您设计的Excel数据实战提升路径(分模块实战教程+进阶技巧): --- ### 一、基础技能筑基(必会核心操作) $$数据规范化 = \text{正确格式} + \text{统一标准} + \text{无重复值}$$ 1. **数据清洗模板** - 快速去重:`数据 → 删除重复项` - 处理空白:`=IF(ISBLANK(A1),"未填写",A1)` - 分列技巧:`数据 → 分列`(处理不规则分隔符) 2. **智能表格构建** ```excel =FILTER(原始数据区, (条件列1=条件1)*(条件列2>条件2)) ``` - 快捷键组合: - 快速填充:`Ctrl+E`(提取身份证中的生日) - 定位空值:`F5 → 定位条件 → 空值` --- ### 二、函数实战矩阵(常用函数组合应用) **1. 数据匹配场景** ```excel =XLOOKUP(查找值, 查找数组, 返回数组, "未找到", 0, 1) ``` - 多条件查找:`=INDEX(返回列, MATCH(1, (条件1列=条件1)*(条件2列=条件2), 0))` **2. 动态统计场景** ```excel =SUMIFS(求和列, 条件列1, ">="&DATE(2023,1,1), 条件列2, "<>取消") ``` **3. 日期处理场景** ```excel =EDATE(开始日期, 3) // 计算3个月后的日期 =NETWORKDAYS(开始日期, 结束日期, 节假日表) // 计算工作日 ``` --- ### 三、高级分析模块(数据透视+可视化) **1. 数据透视表进阶** ```markdown | 分析目标 | 字段组合方法 | |------------------|----------------------------------| | 月销售额趋势 | 行:月份 / 值:销售额(求和) | | 区域-产品矩阵分析| 行:区域 / 列:产品 / 值:计数 | | 客户分层占比 | 行:客户等级 / 值:金额(占总和%) | ``` **2. 动态图表制作** - 滚动趋势图:`开发工具 → 插入滚动条控件 + OFFSET函数` - 条件格式仪表盘:`色阶 + 数据条 + 图标集`组合使用 - 交互式筛选:`切片器 + 时间线`联动控制 --- ### 四、自动化实战(VBA+Power Query) **1. Power Query自动化流程** ```powerquery let 源 = Excel.CurrentWorkbook(){[Name="表1"]}[Content], 逆透视列 = Table.UnpivotOtherColumns(源, {"ID"}, "属性", "值") in 逆透视列 ``` - 典型应用场景: - 多表合并:`文件夹合并+自动清洗` - 非结构化数据处理:`JSON/XML解析` **2. VBA宏实战脚本** ```vba Sub 批量处理() For Each cell In Selection If cell.Value > 1000 Then cell.Interior.Color = RGB(255, 0, 0) End If Next cell End Sub ``` - 常用宏场景: - 批量重命名工作表 - 自动生成数据报告 - 自定义数据校验规则 --- ### 五、行业案例实战库 **1. 销售数据分析** - 制作动态客户RFM模型: ```excel R值 = TODAY() - 最后购买日期 F值 = 购买次数 M值 = 累计消费金额 ``` - 使用`条件格式+散点图矩阵`进行客户分群 **2. 财务报表自动化** - 构建三表联动系统: $$现金流量表 = 利润表 + 资产负债表 + 调整项$$ - 使用`INDIRECT+数据验证`实现多版本对比 **3. 库存管理系统** - 安全库存预警公式: ```excel =IF(当前库存<AVERAGE(月销量)*1.2, "立即补货", "正常") ``` - 用`甘特图模板`跟踪采购进度 --- ### 六、学习资源矩阵 ```markdown 1. 函数精进:《别怕,Excel VBA其实很简单》 2. 图表设计:Excel自带模板库(搜索:仪表盘/日历) 3. 案例学习:微软官方「Excel模板」下载中心 4. 技巧提升:ExcelHome论坛实战问答 5. 高阶应用:Coursera《Excel Skills for Business》 ``` --- ### 避坑指南(来自十年Excel专家) 1. **公式优化原则** - 避免整列引用:`A:A` → `A1:A1000` - 用`LET函数`简化复杂公式: ```excel =LET(x, VLOOKUP(...), y, IFERROR(x,0), y*1.1) ``` 2. **性能提升技巧** - 大型数据文件保存为`.xlsb`格式(体积缩小50%) - 关闭自动计算:`公式 → 计算选项 → 手动` 3. **数据安全措施** - 设置`审阅 → 保护工作表`防止误操作 - 重要文件启用`版本历史记录`(需OneDrive支持) --- ### 实战提升计划 **第一阶段(1-2周)** 掌握20个核心函数 + 数据透视表 + 基础图表 **第二阶段(1个月)** 完成销售分析仪表盘 + 财务报表自动化模板 **第三阶段(3个月)** 精通Power Query数据清洗 + 编写实用VBA宏 **专家级标志**:能独立开发带用户窗体的数据管理系统,处理10万行级数据不卡顿 --- > **效率工具推荐**: > - 插件:方方格子(中文增强工具包) > - 快捷键训练:KeyRocket(实时提示快捷键) > - 公式调试:Excel Formula Debugger(逐层分解公式) 通过系统性实战训练,普通用户可在30天内达到企业级Excel应用水平。建议每天实操1个真实业务场景,逐步积累自己的「函数代码库」。
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