# 遍历数据表的每一行 for i in range(2, data_rows + 1): # 获取数据表中第i行的第1列的值 data_value = data_df.iloc[i - 1, 1] # 在其他信息表中查找data_value对应的值 match = other_df[other_df['PEGA-料號'] == data_value]['儲位'].values # 如果找到了匹配的值，则将其写入数据表的第7列 if len(match) > 0: record_sheet.cell(row=i, column=1).value = match[0]這個代碼對嗎

这段代码是将数据表中第2列的值在另一个信息表中查找对应的储位信息，如果找到匹配的值则将其写入数据表的第7列。

代码的逻辑是正确的，但是最后一行代码中的 `column=1` 应该改为 `column=7`，因为要将匹配的储位信息写入到数据表的第7列。修改后的代码如下：

# 遍历数据表的每一行
for i in range(2, data_rows + 1):
    # 获取数据表中第i行的第2列的值
    data_value = data_df.iloc[i - 1, 1]
    # 在其他信息表中查找data_value对应的值
    match = other_df[other_df['PEGA-料號'] == data_value]['儲位'].values
    # 如果找到了匹配的值，则将其写入数据表的第7列
    if len(match) > 0:
        record_sheet.cell(row=i, column=7).value = match[0]

这样修改后，代码就能正确地将匹配的储位信息写入到数据表的第7列了。

相关问题

# 遍历数据表的每一行 for i in range(2, data_rows + 1): # 获取数据表中第i行的第1列的值 data_value = data_df.iloc[i - 1, 0] # 在其他信息表中查找data_value对应的值 match = other_df[other_df['PEGA-料號'] == data_value]['儲位'].values這是什麽意思

这段代码是用来遍历一个数据表的每一行，然后获取该行第1列的值，并在另一个信息表中查找该值对应的储位信息。

具体来说，第一行代码中的 `data_rows` 是数据表的总行数，`data_df` 是数据表的 DataFrame 对象。`range(2, data_rows + 1)` 表示从第2行到最后一行进行遍历，`i` 表示当前遍历的行数。

第二行代码中，`data_value` 是获取当前遍历行的第1列的值，`i-1` 是因为 Python 的索引是从0开始的，而数据表的行数是从1开始的。

第三行代码中，`other_df` 是另一个信息表的 DataFrame 对象，`'PEGA-料號'` 是该信息表中的一列，用来存储数据表中的值。`data_value` 就是从数据表中获取的值，`other_df[other_df['PEGA-料號'] == data_value]` 表示在信息表中查找 `PEGA-料號` 列中值等于 `data_value` 的行。`['儲位']` 表示取出该行中 `儲位` 列的值，`.values` 表示将该值转换成数组形式。

最终，`match` 变量存储了在另一个信息表中查找到的储位信息。

import openpyxl # 读取excel表格数据，并将数据保存在一个列表中 data = [] with openpyxl.load_workbook('example.xlsx') as wb: sheet = wb['Sheet1'] for row in sheet.iter_rows(min_row=2, values_only=True): row_data = [] for cell in row: if cell.value is not None: row_data.append(cell.value) data.append(row_data) # 对比需要对齐的两列数据 merged_data = [] for row_data in data: # 设置参数 merge_cells = True for col_idx in range(len(row_data[0])): col_data = row_data[col_idx] for col_idx_2 in range(len(col_data)): if col_data[col_idx_2] != col_data[col_idx_2 + 1]: merge_cells = False break if merge_cells: # 循环遍历列表中的每一行数据，对比该行与对齐列的数据是否一致 for cell_idx in range(len(col_data)): cell_data = col_data[cell_idx] for row_idx in range(len(merged_data)): if cell_data == merged_data[row_idx][cell_idx]: # 如果一致，则将不一致的数据用新列表的形式保存起来 merged_data[row_idx][cell_idx] = [cell_data] break

这段代码的作用是读取一个Excel表格中的数据，并对比需要对齐的两列数据。如果两列数据完全一致，则将这两列数据合并为一列，并将合并后的数据保存在一个新的列表中。

代码中首先使用openpyxl模块读取了一个Excel表格的数据，并将数据保存在一个列表中。然后循环遍历列表中的每一行数据，对比需要对齐的两列数据是否完全一致。如果两列数据完全一致，则将这两列数据合并为一列，并将合并后的数据保存在一个新的列表中。

需要注意的是，这段代码中使用了一些变量和参数，包括：

- data：保存Excel表格数据的列表。
- wb：表示Excel工作簿对象。
- sheet：表示Excel工作表对象。
- merged_data：保存合并后数据的列表。
- merge_cells：表示是否需要合并单元格的参数。
- row_data：表示Excel表格中的一行数据。
- col_data：表示需要对齐的两列数据。
- cell_data：表示Excel表格中的一个单元格数据。
- col_idx、col_idx_2、cell_idx、row_idx：表示数据在列表中的索引。

需要注意的是，这段代码只适用于需要对齐的两列数据完全一致的情况，并不能处理其他情况下的数据对比和合并。如果需要对比和合并其他类型的数据，需要对代码进行相应的修改和调整。