excel 函数 如果两列单元格有数据相同 则返回第三列对应的数据

您可以使用Excel中的VLOOKUP函数来实现此目标。

假设您要比较的第一列是A列，第二列是B列，第三列是C列，您想要在D列中显示匹配的值。您可以按照以下步骤操作：

1. 在D列的第一行中，输入以下公式：=IFERROR(VLOOKUP(A1,B:C,2,FALSE),"")。

2. 复制此公式并将其粘贴到D列中的所有单元格中。

这个公式的含义是，在A列中查找与当前行匹配的值，并在B列和C列中返回相应的值。如果找不到匹配项，则函数将返回一个空字符串。

请注意，第四个参数（FALSE）用于确保函数只返回完全匹配的值。如果设置为TRUE，函数将返回最接近的匹配项，这可能会导致不准确的结果。

希望这可以帮助您实现您的目标。

相关问题

Excel中匹配两列数据，如果两列数据中有相同的，则在相同数据的同行的某一个数字值变成1

可以使用VLOOKUP函数来匹配两列数据，并使用IF函数来判断是否有相同的数据，如果有则将对应行的某一列改为1。

具体步骤如下：

1. 在第三列中输入VLOOKUP函数，用于在第二列中查找第一列中的数据。例如，如果第一列的数据在A列中，第二列的数据在B列中，第三列的公式可以为：=VLOOKUP(A1,B:B,1,FALSE)。这将在B列中查找A1单元格中的值，并将其返回到第三列中。

2. 在第四列中输入IF函数，用于判断是否有相同的数据。例如，如果第三列中的公式在C列中，第四列的公式可以为：=IF(COUNTIF($C$1:C1,C1)>1,1,"")。这将在C列中查找当前行之前是否有与当前行相同的值，如果有，则返回1，否则返回空格。

3. 将第四列中的公式复制到所有行。

4. 将第四列中的数据复制并粘贴到需要更改数字的单元格中。例如，如果需要在第五列中更改数字，则将第四列中的数据复制并粘贴到第五列中。

5. 将第五列中的数据格式设置为数字格式，然后将所有单元格中的空格替换为0。

这样，如果第一列和第二列中有相同的数据，则第五列中对应的行将变为1。

现有excel中有两列数据，第一列为epoch，第二列为epoch对应的loss如何使用代码将同一个epoch的loss进行平均值计算并依次放到第三列的单元格（重复的值只依次记录一次）中完整代码

以下是使用Python pandas库进行处理的代码示例：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel("input.xlsx")

# 按epoch分组，计算loss的平均值，并将结果存入一个字典中
mean_loss = dict(df.groupby("epoch")["loss"].mean())

# 创建一个新的DataFrame，用于存放结果
result = pd.DataFrame(columns=["epoch", "loss", "avg_loss"])

# 遍历原始DataFrame中的每一行数据，将平均值写入第三列的单元格
for index, row in df.iterrows():
    epoch = row["epoch"]
    loss = row["loss"]
    avg_loss = mean_loss.get(epoch)
    if avg_loss is not None and pd.isna(row["avg_loss"]):
        result = result.append({"epoch": epoch, "loss": loss, "avg_loss": avg_loss}, ignore_index=True)
    else:
        result = result.append(row, ignore_index=True)

# 保存结果到Excel文件
result.to_excel("output.xlsx", index=False)

这段代码做了以下几个步骤：

1. 使用pandas库的read_excel函数读取Excel文件，并将数据存储在一个DataFrame对象中。

2. 使用groupby函数按epoch进行分组，并计算每个epoch对应的loss的平均值，将结果存储在一个字典中。

3. 创建一个新的DataFrame对象，用于存储处理后的结果。

4. 遍历原始DataFrame中的每一行数据，对于每个epoch，将平均值写入第三列的单元格中，如果单元格已经有值，则将原始值保留。

5. 将处理后的结果保存到Excel文件中。