读取Excel中每一列的内容匹配对应的数值写一列新的数据

读取Excel中的某一列内容并根据匹配规则生成新列通常涉及使用一些库，如Python的pandas或openpyxl，Java的Apache POI等。这里是一个简单的Python示例，使用pandas：

import pandas as pd

# 加载Excel文件
df = pd.read_excel('your_file.xlsx')

# 假设我们要匹配的是第A列的值
column_to_match = df['Column_A']

# 新的列名，例如 'New_Column'
new_column_name = 'New_Column'

# 假设我们有一个字典，用于映射匹配到的新值
mapping_dict = {
    'Value1': '对应新值1',
    'Value2': '对应新值2',
    # 添加更多键值对...
}

# 创建新列，并根据匹配规则填充
df[new_column_name] = df[column_to_match].map(mapping_dict)

# 将结果保存回Excel文件
df.to_excel('output.xlsx', index=False)

在这个例子中，你需要替换`your_file.xlsx`、`Column_A`和`mapping_dict`为你实际的数据文件路径、要匹配的列名称以及对应的映射规则。

相关问题

已知Excel表格共三类数据，每类一列。其中，前两列可以由公式计算得到一个特征值，第三类每一个数据和自己下一行数据的差值是第二个特征值。另有一表格可以根据两个特征值得到一一对应共计6个常数值，将常数值匹配到对应数据组。给出MATLAB实现代码

在MATLAB中，你可以使用`readtable`函数读取Excel文件，然后通过循环、条件判断以及数组操作来实现这个任务。下面是一个简单的示例代码：

% 1. 读取Excel数据
data = readtable('your_file.xlsx'); % 替换为实际文件名

% 提取前两列数据并计算特征值
feature1 = data(:,1:2); % 假设第一列和第二列是计算特征的依据
feature_values = calculateFeatures(feature1); % 自定义函数计算特征值，这里假设你已经有了这个函数

% 计算第三个特征值
diff_values = diff(data{:,3}); % 数据表的第三列是连续的，我们求差得到特征值

% 合并特征值矩阵
all_features = [feature_values; diff_values];

% 读取常数值表格
constants = readtable('constant_table.xlsx'); % 另外一个Excel文件，包含对应关系
constant_map = constants.Value;

% 匹配特征值到常数值
matched_data = zeros(size(all_features,1), 1);
for i = 1:size(all_features,1)
    matched_data(i) = find(constant_map == all_features(i,:), 'first'); % 找到第一个匹配的常数值位置
end

% 将匹配结果插入原始数据
result = array2table(matched_data, 'VariableNames', {'MatchedValue'});
result = [data; result]; % 结果数据合并到原数据后面

% 存储或显示结果
save('result.mat', 'result'); % 或者result = writetable(result, 'your_output.xlsx');
disp(result); % 显示结果数据

function feature_values = calculateFeatures(input_data)
% 这里是你需要自定义的具体计算方法，根据输入数据列计算特征值
% ... 省略具体的计算步骤

记得替换上述代码中的文件名和具体的数据处理逻辑。最后部分的`calculateFeatures`函数需要你根据实际情况编写，这取决于你的具体需求。

EXCEL中有2组数据，第1组数据为1列（C列），第二组数据为2列（A列和B列），需要先用C列数据去在A列进行模糊匹配，找到了之后再去B列匹配，如果B列数据为NA值就用此数据，最后用找到C列及A列的数值生成D列，请问用python 如何实现

您好，这个问题可以使用pandas进行处理，具体实现步骤如下：

1.读取Excel数据并转换为DataFrame对象

import pandas as pd
df1 = pd.read_excel('test.xlsx', sheet_name='Sheet1') # 读取第1组数据
df2 = pd.read_excel('test.xlsx', sheet_name='Sheet2') # 读取第2组数据

2.将A列、B列合并为一个新列AB，用C列数据在AB列中进行模糊匹配

df2['AB'] = df2['A列'].astype(str) + df2['B列'].astype(str) # 将A列、B列合并为一个新列AB
df2['D列'] = df2['AB'][df2['AB'].str.contains(df1['C列'].values, na=False)].reset_index(drop=True) # 在AB列中进行模糊匹配

3.将B列中NA值替换为对应的AB值

df2['D列'] = df2['D列'].fillna(df2['AB'])

4.将D列数据添加回到第1组数据的DataFrame中，得到最终结果

df1['D列'] = df2['D列'][df2['D列'].notnull()].reset_index(drop=True)

完整代码如下：

import pandas as pd

# 读取Excel数据并转换为DataFrame对象
df1 = pd.read_excel('test.xlsx', sheet_name='Sheet1') # 读取第1组数据
df2 = pd.read_excel('test.xlsx', sheet_name='Sheet2') # 读取第2组数据

# 将A列、B列合并为一个新列AB，用C列数据在AB列中进行模糊匹配
df2['AB'] = df2['A列'].astype(str) + df2['B列'].astype(str) # 将A列、B列合并为一个新列AB
df2['D列'] = df2['AB'][df2['AB'].str.contains(df1['C列'].values, na=False)].reset_index(drop=True) # 在AB列中进行模糊匹配

# 将B列中NA值替换为对应的AB值
df2['D列'] = df2['D列'].fillna(df2['AB'])

# 将D列数据添加回到第1组数据的DataFrame中，得到最终结果
df1['D列'] = df2['D列'][df2['D列'].notnull()].reset_index(drop=True)

希望这个答案能够帮到您！