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基于Python实现对比Exce的工具

作者:小管呀

这篇文章主要介绍了基于Python实现对比Excel的小工具,通过循环对比组合列(主键+对比列)结合示例代码给大家介绍的非常详细,感兴趣的朋友跟随小编一起看看吧

目的:设计一个应用GUI用于对比两个Excel文件

思路

1.参数

(默认新旧文件列名一致)

2.效果

3.实现

配置

import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook
#选择文件路径
path=r"C:\Users\小管同学\Desktop\Migration_Data_Compari\对比文件.xls" #input("选择文件路径:")
TargetPath=r"C:\Users\小管同学\Desktop\Migration_Data_Comparison_Tool\目标文件\对比结果.xlsx"
DATA_ODS=pd.read_excel(r"C:\Users\小管同学\Desktop\Migration_Data_Comparison_Tool\对比文件.xls",sheet_name="ODS")
DATA_DWH=pd.read_excel(r"C:\Users\小管同学\Desktop\Migration_Data_Comparison_Tool\对比文件.xls",sheet_name="DWH")
#选择主键
Primarykey="员工编号"#input("选择主键1:")
Primarykey
# 员工编号

一、数据量

输出表格1–数据量

def write_to_excel_DataVolume(Data,TargetPath): # cor_df 为要保存的 dataframe 
    writer = pd.ExcelWriter(TargetPath, engine='xlsxwriter') # 这里用
    Data.to_excel(writer,sheet_name='Sheet1', encoding='utf8', header=False, startcol=0, startrow=2) # 把dataframe的数据从第2行开始
    workbook  = writer.book
    
    format1 = workbook.add_format({ # 先把样式打包,然后之后赋值即可
        'bold': True, # 字体加粗
        'text_wrap': True, # 是否自动换行
        'valign': 'bottom',  #垂直对齐方式
        'align': 'center', # 水平对齐方式
        'fg_color': '#C5D9F1', # 单元格背景颜色
        'border': 1,# 边框
    })    
    writer_sheet = writer.sheets['Sheet1']
    # 设置宽度
    writer_sheet.set_column("A:I", 16)
    writer_sheet.set_column('C:C',30)
    writer_sheet.merge_range(0,0,0,2,'对比结果',format1)
    writer_sheet.merge_range(4,2,4,0,'数据量差异',format1)
    writer_sheet.write(1,0,'',format1)
    writer_sheet.write(1,1,'ODS',format1)
    writer_sheet.write(1,2,'DWH',format1)
    writer.save()
    writer.close()
DataFrame_DataVolume=pd.DataFrame([[DATA_ODS.shape[0]],[DATA_DWH.shape[0]]]).T
DataFrame_DataVolume.columns =["ODS","DWH"]
DataFrame_DataVolume.index=["数据量"]
DataFrame_DataVolume
#writeFileDataVolume(DataFrame_DataVolume,TargetPath)
write_to_excel_DataVolume(DataFrame_DataVolume,TargetPath)

在这里插入图片描述

输出表格2–数据量差异合同

if DATA_ODS.shape[0]==DATA_DWH.shape[0]:
    pass
else:
    
    DATA_ODS_Primarykey=pd.DataFrame(DATA_ODS[Primarykey])
    DATA_DWH_Primarykey=pd.DataFrame(DATA_DWH[Primarykey])
    df_union = pd.concat([DATA_ODS_Primarykey,DATA_DWH_Primarykey])
    # 实现1
    df_diff_ODS = df_union.append(DATA_ODS_Primarykey).drop_duplicates(subset=df_union.columns.to_list(), keep=False)
    df_diff_DWH = df_union.append(DATA_DWH_Primarykey).drop_duplicates(subset=df_union.columns.to_list(), keep=False)
    #DWH多的合同
    df_diff_ODS
    #DWH少的合同
    df_diff_DWH
    df_diff_DWH_Data=[]
    df_diff_ODS_Data=[]
    for i in df_diff_ODS.head(10).values.tolist():
        for n in i:
            df_diff_ODS_Data.append(n)
            
    for i in df_diff_DWH.head(10).values.tolist():
            df_diff_DWH_Data.append(n)
    while True:
        if len(df_diff_DWH_Data)>len(df_diff_ODS_Data):
            df_diff_ODS_Data.append("-")
        elif len(df_diff_DWH_Data)< len(df_diff_ODS_Data):
            df_diff_DWH_Data.append("-")
        elif len(df_diff_DWH_Data)== len(df_diff_ODS_Data):
            break
    DataFrame_DataVolume_Count_result=pd.DataFrame(df_diff_DWH_Data,df_diff_ODS_Data).reset_index()
    DataFrame_DataVolume_Count_result.columns=['DWH多的合同','DWH少的的合同']
    DataFrame_DataVolume_Count_result=DataFrame_DataVolume_Count_result.reset_index()
    DataFrame_DataVolume_Count_result.columns=['序号','DWH多的合同','DWH少的的合同']
DataFrame_DataVolume_Count_result
from openpyxl import load_workbook
 
def write_to_excel_Count_result(Data,TargetPath):
    df_Old = pd.DataFrame(pd.read_excel(TargetPath)) #读取原数据文件和表 
    writer = pd.ExcelWriter(TargetPath,engine='openpyxl')
    book=load_workbook(TargetPath)
    writer.book = book
    writer.sheets = dict((ws.title, ws) for ws in book.worksheets)
    df_rows = df_Old.shape[0] #获取原数据的行数
    Data.to_excel(writer,startrow=df_rows+1, index=False,startcol=0,header=True)#将数据写入excel中的aa表,从第一个空行开始写
    writer.save()#保存
write_to_excel_Count_result(DataFrame_DataVolume_Count_result,TargetPath)

在这里插入图片描述

到此这篇关于基于Python实现对比Excel的小工具 【实现中】的文章就介绍到这了,更多相关Python对比Excel的小工具内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

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