python对比两个excel表 【超简单】

用python写一个对比两个excel列其中数据相同的就修改其中一个表另一列的数据的代码... 你可以使用 Python 中的 openpyxl 库来读取和修改 Excel 文件。这里是一个示例代码,它会对比两个 Excel 文件中名为 "Sheet1" 的工作表中 A 列的数据,如果数据相同,就会在另一个文件的 B 列中插入 "match"。 首先,你需要安装 openpyxl: pipinstall openpyxl 然后,你可以使用以下代码来对比两个 Excel 文件: import... 阅读详情

注:由于我们不是专门做数据处理与分析的,因此懂的也少,所以编写的python程序是简单易懂的,如果存在bug或者可以有更好的方法,欢迎大佬指出!!!

主要思路:
就是将excel表中每条数据变成一个字典,然后添加到列表中,组成一个元素为字典类型的列表(由于数据不可公开,所以做了马赛克)。如下:
excel数据:表1
​在这里插入图片描述
excel数据:表2
在这里插入图片描述
可以看到每个excel表数据很多,都几千条,如果一个个看很费时。

import openpyxl
# 加载第一个Excel
data_raw= openpyxl.load_workbook("微课与教学辅助清单核对.xlsx") # 加载Excel文件
data_raw_sheet1 = data_raw[data_raw.sheetnames[0]] # 获取第一张数据表
data_weike= openpyxl.load_workbook("微课与教学辅助作品审核表.xlsx") # 加载Excel文件
data_weike_sheet1 = data_weike[data_weike.sheetnames[0]]
# data_raw_dict = {}
# data_weike_dict = {}
data_raw_list = []
data_weike_list = []
#微课类作品
for row in range(2,data_weike_sheet1.max_row):
    data_weike_dict = {}
    bianhao = data_weike_sheet1.cell(row=row,column=1).value
    dalei_name = data_weike_sheet1.cell(row=row,column=2).value
    xiao_name= data_weike_sheet1.cell(row=row,column=3).value
    zuo_name = data_weike_sheet1.cell(row=row,column=4).value
    xue_name = data_weike_sheet1.cell(row=row,column=5).value
    shengfen = data_weike_sheet1.cell(row=row,column=6).value
    data_weike_dict['省份'] = shengfen
    data_weike_dict['作品编号'] = bianhao
    data_weike_dict['大类名称'] = dalei_name
    data_weike_dict['小类名称'] = xiao_name
    data_weike_dict['作品名称'] = zuo_name
    data_weike_dict['参赛学校'] = xue_name
    data_weike_list.append(data_weike_dict)
#全部数据
for row in range(2,data_raw_sheet1.max_row):
    if data_raw_sheet1.cell(row=row,column=3).value == '微课与教学辅助':
        data_raw_dict = {}
        shengfen = data_raw_sheet1.cell(row=row,column=1).value
        bianhao = data_raw_sheet1.cell(row=row,column=2).value
        dalei_name= data_raw_sheet1.cell(row=row,column=3).value
        xiao_name = data_raw_sheet1.cell(row=row,column=4).value
        zuo_name = data_raw_sheet1.cell(row=row,column=5).value
        xue_name = data_raw_sheet1.cell(row=row,column=6).value
        data_raw_dict['省份'] = shengfen
        data_raw_dict['作品编号'] = bianhao
        data_raw_dict['大类名称'] = dalei_name
        data_raw_dict['小类名称'] = xiao_name
        data_raw_dict['作品名称'] = zuo_name
        data_raw_dict['参赛学校'] = xue_name
        data_raw_list.append(data_raw_dict)
#数据对比,把不正确的编号记录下来
print(len(data_weike_list))
print(len(data_raw_list))
right=0
wrong_count = 0
wrong_list = []
same = [x for x in data_weike_list if x in data_raw_list] #找两表相同的内容
no_same_in_weike = [x for x in data_weike_list if x not in same] #在weike中找和raw不同的数据
no_same_in_qingdan = [x for x in data_raw_list if x not in same]#在raw中和weike不同的数据
print(len(same))
print(len(no_same_in_qingdan))
print(len(no_same_in_weike))
#微课中不同的
for i in no_same_in_weike:
    print(i)
#清单中不同的
print("微课中出现与清单中不同的作品对比:")
for i in no_same_in_qingdan:
    print(i)

处理之后找出两表中不同的信息:

在这里插入图片描述

python 实现两个excel表格数据的对比 1.需求分析: 1.对比两个excel表格中相同列的数据,表格A,表格B 2.A--表格有gbid(20位数字),name-设备名字 3.B--表格有gbid(20位数字),name-设备名字也有类似的位置信息 要求: 1.找出表格a与表格b中相同的数据【判断依据是gbid,如果gbid相同就是认为是一个数据】 2.找出表格a中有的数据,但是表格b中没有的数据【判断依据是gbid,如果gbid相同就是认为是一个数据】 3.找出表格b中有的数据,但是表格a中没有的数据【判断依据是gbid,如果 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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snow5618
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