VLOOKUP函數(shù)大家應(yīng)該都很熟悉吧，它可以幫我們根據(jù)指定的條件快速查找匹配出相應(yīng)的結(jié)果，通常被用于核對(duì)、匹配多個(gè)表格之間的數(shù)據(jù)。與數(shù)據(jù)透視表，并稱(chēng)為數(shù)據(jù)er最常用的兩大Excel功能。

那我們今天就聊聊，如何Python寫(xiě)Excel中的“Vlookup”函數(shù)？

Excel

如圖所示，在“測(cè)試工資數(shù)據(jù).xlsx”表格文件中有兩個(gè)sheet，其中sheet1是我們的數(shù)據(jù)源區(qū)域，而sheet2存儲(chǔ)的是待查找的員工姓名和工資。

在sheet2中，一列是員工姓名，一列是他們的對(duì)應(yīng)工資。

vlookup函數(shù)就是在表格或數(shù)值數(shù)組的首列查找指定的數(shù)值，并由此返回表格或數(shù)組當(dāng)前行中指定列處的數(shù)值。語(yǔ)法格式如下所示：

VLOOKUP(lookup_value,table_array,col_index_num,[range_lookup])

一般是匹配條件容易記混，如果為FALSE或0，則返回精確匹配，如果找不到，則返回錯(cuò)誤值 #N/A。如果 range_lookup 為T(mén)RUE或1，函數(shù) VLOOKUP 將查找近似匹配值。

openpyxl

在Python中利用openpyxl庫(kù)，就可以完成公式的填充。因此在使用openpyxl之前，需要安裝好這個(gè)庫(kù)。

pipinstallopenpyxl

在openpyxl中，讀取已有的Excel文件，使用到的是load_workbook類(lèi)，因此需要提前導(dǎo)入這個(gè)類(lèi)。接著，實(shí)例化load_workbook("測(cè)試工資數(shù)據(jù).xlsx")對(duì)象，得到一個(gè)工作簿對(duì)象。

然后，使用workbook["Sheet2"]激活該工作簿中的Sheet2表，表示我們要針對(duì)這個(gè)表進(jìn)行操作。完成上述操作后，下面就可以進(jìn)行vlookup公式的填寫(xiě)了。

fromopenpyxlimportload_workbook

workbook=load_workbook("測(cè)試工資數(shù)據(jù).xlsx")
sheet=workbook["Sheet2"]

sheet["B1"]="基本工資(Python)"
foriinrange(2,sheet.max_row+1):
sheet[f"B{i}"]=f'=VLOOKUP(A{i},Sheet1!A:B,2,FALSE)'
workbook.save(filename="vlookup.xlsx")

首先，我們利用sheet["B1"] = "基本工資(Python)"修改B1單元格位置的表頭。然后通過(guò)for循環(huán)語(yǔ)句，循環(huán)第2行到最后一行，針對(duì)每一個(gè)B列單元格，我們都寫(xiě)入上述vlookup公式。

最后記得保存一下即可。

不過(guò)需要注意，Python操作Excel的優(yōu)勢(shì)在于處理大數(shù)據(jù)、或者重復(fù)性工作。在本次案例中，使用openpyxl庫(kù)向Excel中寫(xiě)入Vlookup函數(shù)多少有點(diǎn)大材小用了。

經(jīng)過(guò)openpyxl一番操作，如同莊周帶凈化。

Pandas

在這數(shù)據(jù)爆炸的時(shí)代，我們無(wú)時(shí)無(wú)刻不在和數(shù)據(jù)打交道。面對(duì)雜亂無(wú)章的數(shù)據(jù)Pandas 模塊應(yīng)運(yùn)而生了，它提供了數(shù)據(jù)導(dǎo)入、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)導(dǎo)出等一套流程方法，可以很方便地幫助我們自動(dòng)整理數(shù)據(jù)^[2]。

那么Excel中的這種常用函數(shù)，Pandas模塊自然也是可以輕松搞定了。

在 Pandas 模塊中，調(diào)用merge()方法，可以幫助我們實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)連接。

在交互式環(huán)境中輸入如下命令：

importpandasaspd
path="測(cè)試工資數(shù)據(jù).xlsx"
df_1=pd.read_excel(path,sheet_name='Sheet1')
df_2=pd.read_excel(path,sheet_name='Sheet2')

pd.merge(df_2["姓名"],df_1[["姓名","基本工資"]],how="left",on="姓名")

審核編輯 ：李倩