excel 两列数据一一对应

你可以使用Excel中的VLOOKUP函数来实现两列数据一一对应。VLOOKUP函数可以在第一个数据集中查找某个值，并返回第二个数据集中对应的值。

假设你有两列数据，分别为A列和B列，你想把A列中的每个值与B列中相应的值进行匹配。以下是实现步骤：

1. 在C列中输入VLOOKUP函数。例如，如果你想在A列中查找值，则可以在C列中输入以下公式：=VLOOKUP(A1,B:C,2,FALSE)。这意味着在B:C范围内查找A1单元格中的值，并返回B列中相应的值。

2. 拖动公式到C列的所有单元格中。

3. 现在，C列中将显示A列中的每个值，以及与其相应的B列中的值。

请注意，VLOOKUP函数的最后一个参数应该是“FALSE”，这将确保函数仅返回完全匹配的值，而不是最接近的匹配项。

相关问题

python 读取EXCEL中的两列数据，让两列数据一一对应形成字典形式的数据

可以使用 `pandas` 库来读取 Excel 文件，并将两列数据转换为字典形式。

首先需要安装 `pandas` 库，可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas

然后可以使用以下代码来读取 Excel 文件，并将两列数据转换为字典形式：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 将两列数据转换为字典形式
data_dict = dict(zip(df['列1'], df['列2']))

print(data_dict)

其中，`data.xlsx` 是要读取的 Excel 文件名，`列1` 和 `列2` 分别是要读取的两列数据的列名。`zip` 函数可以将两个列表一一对应，然后通过 `dict` 函数将其转换为字典形式。最后输出的 `data_dict` 就是两列数据转换而来的字典形式的数据。

excel两列数据相减python

要在Python中实现Excel两列数据相减，可以使用pandas库来处理数据。根据引用和引用的代码片段，可以执行以下步骤：

1. 导入pandas库和numpy库：

import pandas as pd
import numpy as np

2. 读取Excel文件并选取需要的两列数据：

df = pd.read_csv("sss.csv")
df = df.loc[:, ['time_key', 'kwh_chg']]

这样，你就将Excel文件中的两列数据提取到了DataFrame对象df中。

3. 将时间列转换为时间序列，并进行降采样处理：

df['time_key'] = pd.to_datetime(df['time_key'])
df = df.set_index(df['time_key'])
df = df.resample('T', closed='left').mean()

这样，你就将时间列转换为时间序列，并进行了降采样处理，将数据转化为分钟级别的均值。

4. 进行两列数据相减操作：

df['diff'] = df['kwh_chg'].diff()

这样，你就在DataFrame对象df中添加了一列'diff'，该列存储了两列数据的差值。

综上所述，你可以按照以上步骤使用pandas库来实现Excel两列数据的相减操作。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [pandas选取excel特定两列，上下行数值相减，降采样，缺失值处理，按数值范围去除行的处理，在pycharm画图...](https://blog.csdn.net/qq_44976531/article/details/124987234)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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