本篇博客会介绍如何使用python在excel和csv里实现vlookup函数的功能，首先需要简单了解一下python如何操作excel
在文件夹里创建了一个excel文件，可以看到里面放的是三国人物的数据
会发现在【蜀】里，多了一个【晋】，所以此时我们先实现删掉这条数据
import pandas as pd import openpyxl import os shu = r'D:/Python_Project/data_analysis/csdn/pandas/pandas合并excel/源文件/蜀.xlsx' #删除指定行 df_shu = pd.read_excel(shu) selected_rows = df_shu.loc[df_shu["国家"] == "晋"] print(selected_rows)
这时我们就已经将需要删除的数据找了出来
此时可以使用数据框的drop()方法来删除选定的行
df_shu = df_shu.drop(selected_rows.index) print(df_shu)
现在只需要将结果存回excel就完成了这个需求
#保存至excel df_shu.to_excel(shu, index=False)
此时再打开文件夹内的excel就会发现已经删掉了【晋】的数据
在不打开一个excel的前提下，可以通过openpyxl来直接获取这个文件的最大行数，方便对这个文件大小有个初步的理解
import pandas as pd import openpyxl import os shu = r'D:/Python_Project/data_analysis/csdn/pandas/pandas合并excel/源文件/蜀.xlsx' wei = r'D:/Python_Project/data_analysis/csdn/pandas/pandas合并excel/源文件/魏.xlsx' wu = r'D:/Python_Project/data_analysis/csdn/pandas/pandas合并excel/源文件/吴.xlsx' #删除指定行 df_shu = pd.read_excel(shu) df_wei = pd.read_excel(wei) df_wu = pd.read_excel(wu) #查看最大行数 workbook = openpyxl.load_workbook(wei) worksheet = workbook['Sheet1'] max_row = worksheet.max_row print(max_row)
这样就可以直接获取最大行数为4
在当前的示例中，魏蜀吴三个势力的数据是分开存放的，现在想要汇总出整个三国的数据，就可以先提取表头，再将剩下的内容合并在一起，这时可以通过concat函数进行实现
import pandas as pd import openpyxl import os shu = r'D:/Python_Project/data_analysis/csdn/pandas/pandas合并excel/源文件/蜀.xlsx' wei = r'D:/Python_Project/data_analysis/csdn/pandas/pandas合并excel/源文件/魏.xlsx' wu = r'D:/Python_Project/data_analysis/csdn/pandas/pandas合并excel/源文件/吴.xlsx' #删除指定行 df_shu = pd.read_excel(shu) df_wei = pd.read_excel(wei) df_wu = pd.read_excel(wu) #两张表进行上下拼接 df = pd.concat([df_shu, df_wei, df_wu]) # 将合并后的数据写入新的Excel文件 df.to_excel(r"D:/Python_Project/data_analysis/csdn/pandas/pandas合并excel/源文件/三国.xlsx", index=False)
运行之后就会发现在当前文件夹里多出来了一个新文件
而里面的内容也确实是几个文件的内容拼接
平时在工作中，会需要将两份excel进行vlookup操作，如果数据量比较大，则程序会运行的比较慢，这时候就可以用merge函数进行实现
import pandas as pd import openpyxl import os #两张表进行vlookup sanguo = r'D:/Python_Project/data_analysis/csdn/pandas/pandas合并excel/源文件/三国.xlsx' wuqi = r'D:/Python_Project/data_analysis/csdn/pandas/pandas合并excel/源文件/武器.xlsx' df_sanguo = pd.read_excel(sanguo) df_wuqi = pd.read_excel(wuqi) df=pd.merge(df_sanguo, df_wuqi, how= 'left',left_on = '人物', right_on = '名称') print(df)
其中how参数是连接方式，这里使用的是左连接，left_on 和right_on 参数是两张表关联所使用的字段名称，运行程序后会直接看到关联后的结果
经过实测，对csv文件进行vlookup操作和对excel是一样的，都可以直接使用merge函数
