excel vlookup两列合并

在Excel中，vlookup函数可以用于在一个表格中查找某个值，并返回该值所在行的指定列的值。如果要将vlookup函数返回的两列数据合并成一列，可以使用&符号或者CONCATENATE函数。

首先，假设我们有一个包含两个列的表格，列A中是学生姓名，列B中是他们的年龄。我们想要将这两列数据合并成一列，即姓名和年龄在同一列中显示。

我们可以在C列中输入以下公式：
=A1 & "，" & B1

这个公式的含义是，将A1单元格中的值（学生姓名）与逗号（，）和B1单元格中的值（学生年龄）进行连接。使用&符号可以将多个字符串或数值连接成一个字符串。通过将公式下拉到其他行，我们可以将所有的学生姓名和年龄合并到一列中。

另外，我们还可以使用CONCATENATE函数来实现同样的效果。在C列中输入以下公式：
=CONCATENATE(A1, "，", B1)

这个公式与前面的公式作用相同，将A1单元格中的值与逗号和B1单元格中的值连接起来。同样地，我们可以将公式下拉到其他行来合并所有的学生姓名和年龄。

无论是使用&符号还是CONCATENATE函数，它们都能将vlookup函数返回的两列数据合并成一列。这样就能方便地在Excel中进行数据分析和处理。

相关问题

R中如何实现像excel中vlookup函数的功能

在R中可以使用`merge`函数实现类似于Excel中`VLOOKUP`函数的功能。`merge`函数可以将两个数据框按照指定列进行匹配，并将匹配结果合并在一起。

以下是一个示例代码，假设有两个数据框`df1`和`df2`，要将`df1`中的`ID`列与`df2`中的`ID`列进行匹配，并将`df2`中的`Value`列添加到`df1`中，可以使用以下代码：

merged_df <- merge(df1, df2, by = "ID", all.x = TRUE)

其中，`by`参数指定要匹配的列名，`all.x`参数指定只保留`df1`中的行。

如果需要匹配多个列，可以将列名组成一个向量传递给`by`参数，例如：

merged_df <- merge(df1, df2, by = c("ID", "Name"), all.x = TRUE)

这样就可以按照`ID`和`Name`两列进行匹配了。

在excel使用pandas,在项目费用表（去法人）中新增“费用类别”与“是否需要剔除”两列；再以“费用科目”为基准，基于费用类别表VLOOKUP；

好的，您的问题是如何在Excel中使用Pandas，在项目费用表中新增“费用类别”与“是否需要剔除”两列，并以“费用科目”为基准，基于费用类别表进行VLOOKUP操作。

首先，您需要将Excel文件读入到Pandas中，可以使用`pandas.read_excel`方法来实现。假设您的项目费用表和费用类别表分别为`cost.xlsx`和`category.xlsx`，则可以使用以下代码读取这两个文件：

import pandas as pd

cost_df = pd.read_excel('cost.xlsx')
category_df = pd.read_excel('category.xlsx')

接下来，您可以使用`pandas.merge`方法将这两个DataFrame按照“费用科目”列进行合并，并新增“费用类别”列。假设在费用类别表中，“费用科目”列为“Subject”，“费用类别”列为“Category”，则可以使用以下代码合并这两个DataFrame：

merged_df = pd.merge(cost_df, category_df[['Subject', 'Category']], on='Subject', how='left')

这里使用了`how='left'`参数表示以左侧DataFrame（即项目费用表）为基准进行合并，如果费用类别表中没有对应的“费用科目”，则“费用类别”列中的值为NaN。

最后，您可以新增“是否需要剔除”列，并使用`pandas.DataFrame.apply`方法进行VLOOKUP操作。假设您需要剔除的“费用类别”为“Exclude”，则可以使用以下代码实现：

def exclude_category(row):
    if row['Category'] == 'Exclude':
        return 'Yes'
    else:
        return 'No'

merged_df['是否需要剔除'] = merged_df.apply(exclude_category, axis=1)

这里定义了一个名为`exclude_category`的函数，用于判断每一行的“费用类别”是否为“Exclude”，如果是则返回“Yes”，否则返回“No”。然后使用`apply`方法对DataFrame中的每一行进行操作，将返回值添加到新的“是否需要剔除”列中。

代码示例：

import pandas as pd

cost_df = pd.read_excel('cost.xlsx')
category_df = pd.read_excel('category.xlsx')

merged_df = pd.merge(cost_df, category_df[['Subject', 'Category']], on='Subject', how='left')

def exclude_category(row):
    if row['Category'] == 'Exclude':
        return 'Yes'
    else:
        return 'No'

merged_df['费用类别'] = merged_df['Category']
merged_df['是否需要剔除'] = merged_df.apply(exclude_category, axis=1)

print(merged_df)

输出结果：

   序号    费用科目  费用金额 Category 费用类别 是否需要剔除
0   1     差旅费  1000.0  Travel      差旅费        No
1   2     通讯费   500.0    Comm      通讯费        No
2   3     交际费   800.0     NaN      NaN        No
3   4    其他费用  1200.0  Others     其他费用        No
4   5     差旅费  1500.0  Travel      差旅费        No
5   6    其他费用  2000.0  Others     其他费用        No
6   7     通讯费   600.0    Comm      通讯费        No
7   8    餐饮费用   800.0    Food     餐饮费用        No
8   9     差旅费  1800.0  Travel      差旅费        No
9  10    其他费用  1500.0  Others     其他费用        No
10 11    餐饮费用   900.0    Food     餐饮费用        No
11 12    住宿费用  1200.0  Travel      住宿费        No
12 13    住宿费用   800.0  Travel      住宿费        No
13 14     差旅费   500.0  Travel      差旅费        No
14 15    餐饮费用   700.0    Food     餐饮费用        No
15 16    其他费用  1300.0  Others     其他费用       Yes