如何使用python将excel中的多个数据对应匹配

你可以使用Python中的pandas库来处理Excel中的数据。首先，确保已经安装了pandas库。然后，按照以下步骤进行操作：

1. 导入pandas库：

import pandas as pd

2. 使用`read_excel`函数读取Excel文件：

df1 = pd.read_excel('文件路径/文件名.xlsx', sheet_name='工作表名')
df2 = pd.read_excel('文件路径/文件名.xlsx', sheet_name='工作表名')

3. 确定用于匹配的列，并使用`merge`函数将两个数据框根据这些列进行匹配：

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='匹配的列名', how='inner')

在这里，`on`参数指定要匹配的列名，`how`参数指定匹配方式。常见的匹配方式有'inner'、'left'、'right'和'outer'，根据你的需求选择合适的方式。

4. 最后，你可以将匹配后的数据保存到新的Excel文件中：

merged_df.to_excel('保存路径/保存文件名.xlsx', index=False)

这样，你就可以将Excel中的多个数据进行对应匹配，并保存到新的Excel文件中了。请根据自己的实际情况修改文件路径、工作表名、匹配的列名和保存路径等参数。

相关问题

我这有一个excel表格和一个文件夹 文件夹里面有很多个word文件 表格里面有两列内容一列是word文件的名称 一列是时间time 请用python匹配excel中第一列与word文件名 并将 对应的excel第二列的内容写入 对应word中

要实现这个功能，你需要使用Python的`openpyxl`库处理Excel文件，以及`python-docx`库操作Word文档。首先确保已经安装了这两个库，如果没有，可以通过pip安装：

pip install openpyxl python-docx

接下来，你可以按照以下步骤编写Python代码：

import os
import datetime
from openpyxl import load_workbook
from docx import Document

# 加载Excel文件
wb = load_workbook('your_excel_file.xlsx')  # 替换为你的Excel文件路径
sheet = wb.active  # 假设默认是第一个工作表
file_names_col = 0  # 第一列的索引，从0开始
times_col = 1  # 第二列的索引，同样从0开始

# 获取文件夹中的所有Word文件
folder_path = 'your_folder_directory'  # 替换为你的Word文件夹路径
word_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.docx')]

# 遍历Excel行
for row in sheet.iter_rows(min_row=2):  # 忽略表头行
    file_name = row[file_names_col].value  # 获取文件名
    time_str = row[times_col].value  # 获取时间字符串（可能需要转换为datetime类型）
    
    # 如果找到对应的Word文件
    if file_name in word_files:
        # 将时间插入到对应Word文件的适当位置（这里假设时间会在Word文档末尾添加）
        doc = Document(os.path.join(folder_path, file_name))
        doc.add_paragraph(f"Time: {time_str}")
        doc.save(os.path.join(folder_path, file_name))

print("操作已完成.")

如果某个excel中某个单元格有多哥数据，如何用这个单元格的多个数据分别去另一个excel匹配。利用python。比如：1.xlsx的id列有哥单元格有1、3、5这三个数据，如何用他们去2.xlsx表里的id列进行匹配，并获得id所对应的abs列，将对应abs列存在1.xlsx第五列

你可以使用 Python 中的 Pandas 库来实现这个需求。下面是一个基本的代码示例：

import pandas as pd

# 读取1.xlsx和2.xlsx文件
df1 = pd.read_excel('1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('2.xlsx')

# 创建一个空的列表用于存储匹配结果
abs_list = []

# 遍历1.xlsx中的id列
for data in df1['id']:
    # 将单元格中的数据拆分成多个值
    ids = str(data).split(',')
    abs_values = []
    
    # 遍历拆分后的每个值
    for id in ids:
        # 在2.xlsx中根据id进行匹配，并获取对应的abs值
        abs_value = df2.loc[df2['id'] == int(id), 'abs'].values
        if len(abs_value) > 0:
            abs_values.append(abs_value[0])
    
    # 将匹配到的abs值拼接成字符串，并添加到列表中
    abs_list.append(','.join(abs_values))

# 将abs列表添加为1.xlsx的第五列
df1['abs'] = abs_list

# 将结果保存到新的文件中
df1.to_excel('result.xlsx', index=False)

请确保你已经安装了 Pandas 库，并将代码中的文件名 `1.xlsx` 和 `2.xlsx` 替换为你实际的文件路径。这段代码将会读取 `1.xlsx` 和 `2.xlsx` 文件，然后根据 `1.xlsx` 中的 id 列的每个单元格中的值，在 `2.xlsx` 中进行匹配，并将匹配到的 abs 值拼接成字符串，最后将结果保存到 `result.xlsx` 文件中。