Python实现Excel数据对比的实用方案
作者：一线码农1024
经常需要对比两个Excel表格的差异,无论是财务对账、库存盘点还是数据迁移,快速准确地找出数据差异都能节省大量时间,今天分享用Python实现Excel数据对比的实用方案,需要的朋友可以参考下
核心思路与准备工作
对比Excel数据的关键在于选择合适的比对维度。通常我们会基于唯一标识列（如订单号、产品ID）进行关联比对，然后检查其他字段的差异。
首先安装必要的库：
pip install pandas openpyxl
基于Pandas的智能对比方案
以下是一个完整的双表对比实现：
import pandas as pd
from datetime import datetime
def compare_excel_sheets(file1, file2, key_columns, compare_columns):
"""
智能对比两个Excel文件
:param file1: 第一个文件路径
:param file2: 第二个文件路径
:param key_columns: 关键列列表，用于匹配行
:param compare_columns: 需要对比的列列表
"""
# 读取Excel文件
df1 = pd.read_excel(file1)
df2 = pd.read_excel(file2)
# 设置索引以便比较
df1_set = df1.set_index(key_columns)
df2_set = df2.set_index(key_columns)
# 找出所有差异
differences = []
# 检查新增和删除的行
common_keys = df1_set.index.intersection(df2_set.index)
only_in_df1 = df1_set.index.difference(df2_set.index)
only_in_df2 = df2_set.index.difference(df1_set.index)
# 记录增删情况
for key in only_in_df1:
differences.append({
'类型': '删除行',
'关键值': key,
'详情': '存在于第一个文件但第二个文件缺失'
})
for key in only_in_df2:
differences.append({
'类型': '新增行',
'关键值': key,
'详情': '存在于第二个文件但第一个文件缺失'
})
# 对比共同行的字段差异
for key in common_keys:
row1 = df1_set.loc[key]
row2 = df2_set.loc[key]
for col in compare_columns:
val1 = row1[col]
val2 = row2[col]
# 处理NaN值和正常值的比较
if pd.isna(val1) and pd.isna(val2):
continue
elif pd.isna(val1) or pd.isna(val2) or val1 != val2:
differences.append({
'类型': '数据变更',
'关键值': key,
'字段': col,
'文件1值': val1,
'文件2值': val2
})
# 生成对比报告
report_df = pd.DataFrame(differences)
timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
report_file = f"对比报告_{timestamp}.xlsx"
with pd.ExcelWriter(report_file) as writer:
report_df.to_excel(writer, sheet_name='差异详情', index=False)
# 添加统计信息
stats = {
'对比时间': [timestamp],
'总差异数': [len(differences)],
'新增行数': [len(only_in_df2)],
'删除行数': [len(only_in_df1)],
'数据变更数': [len(differences) - len(only_in_df1) - len(only_in_df2)]
}
pd.DataFrame(stats).to_excel(writer, sheet_name='统计摘要', index=False)
return report_file
# 使用示例
if __name__ == "__main__":
result_file = compare_excel_sheets(
file1='销售数据_月初.xlsx',
file2='销售数据_月末.xlsx',
key_columns=['订单编号'], # 基于订单号进行匹配
compare_columns=['客户名称', '产品数量', '订单金额', '发货状态']
)
print(f"对比完成，报告已保存至: {result_file}")
关键优势：这种方法不仅能找出数据值的差异，还能识别行的新增和删除，并提供详细的变更记录。
处理大型文件的优化技巧
当处理大型Excel文件时，需要考虑内存优化：
def memory_efficient_compare(file1, file2, key_column):
"""分块读取对比，节省内存"""
chunksize = 10000
results = []
for chunk1 in pd.read_excel(file1, chunksize=chunksize):
for chunk2 in pd.read_excel(file2, chunksize=chunksize):
# 实现分块对比逻辑
merged = pd.merge(chunk1, chunk2, on=key_column, how='outer', indicator=True)
differences = merged[merged['_merge'] != 'both']
results.append(differences)
return pd.concat(results)
对于需要快速对比两个excel表中的不同但又不想写代码的场景，推荐使用专业工具如https://www.nimail.cn/dev-tool/excel-compare.html，这类工具通常提供可视化界面和更强大的对比功能。
实际项目中，建议先将对比逻辑封装成可重用的函数，然后根据具体业务需求进行调整。比如财务系统可能需要特别关注金额字段的精度，而库存系统可能需要关注数量的变化趋势。
通过Python实现Excel数据对比，不仅能够自定义对比规则，还能将对比过程集成到自动化流程中，大幅提升数据处理效率。记得在处理重要数据前做好备份，并在生产环境中添加充分的异常处理机制。
到此这篇关于Python实现Excel数据对比的实用方案的文章就介绍到这了,更多相关Python Excel数据对比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！