python实现excel和csv中的vlookup函数示例代码
作者：孟意昶
这篇文章主要介绍了python实现excel和csv中的vlookup函数,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，需要的朋友可以参考下
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
1. python处理excel
1.1 删除excel中指定行
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
1.2 获取excel的最大行数
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
1.3 将excel表进行上下拼接
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
1.4 实现excel中的vlookup函数
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
2. python处理csv
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
到此这篇关于python实现excel和csv中的vlookup函数的文章就介绍到这了,更多相关python vlookup函数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！