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Python中openpyxl实现vlookup函数的实例

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以下是 “Python中openpyxl实现vlookup函数的实例”的完整实例教程：

简介

在 Excel 中，vlookup 是一种十分常用的函数，可以用来查找并返回表格中符合条件的对应值。在 Python 中，我们可以使用 openpyxl 库来实现类似的功能，从而更方便地处理 Excel 文档。下面我们将通过简单的示例来演示 openpyxl 如何实现 vlookup 函数的功能。

安装

首先需要安装 openpyxl 库。可以使用 pip 命令进行安装，命令如下：

pip install openpyxl

示例

示例1

下面是一个使用 vlookup 函数的示例。我们将使用两个 Excel 文档：

  • source.xlsx 包含一张数据表格（Sheet1），其中 A 列为原始数据，B 列为计算结果。
  • dest.xlsx 包含一张数据表格（Sheet1），其中 A 列为需要进行查找的数值，B 列为 vlookup 计算后得到的结果。

代码如下：

from openpyxl import load_workbook
from openpyxl.utils import get_column_letter
from openpyxl.utils.cell import column_index_from_string

# 读取原始数据文件
source_wb = load_workbook('source.xlsx')
source_ws = source_wb['Sheet1']

# 读取目标数据文件
dest_wb = load_workbook('dest.xlsx')
dest_ws = dest_wb['Sheet1']

# 遍历目标数据表格，逐行进行查找计算
for row in dest_ws.iter_rows(min_row=2):
    # 获取当前行的数值（A 列的值）
    value = row[0].value

    # 定位目标数据在原始数据中的位置
    match_row = None
    for index, cell in enumerate(source_ws['A']):
        if cell.value == value:
            match_row = index + 1
            break

    # 计算结果
    if match_row is not None:
        row[1].value = source_ws.cell(row=match_row, column=2).value

# 保存目标数据文件
dest_wb.save('dest.xlsx')

在上面的代码中，我们首先使用 load_workbook 函数加载了两个 Excel 文件 source.xlsx 和 dest.xlsx。然后，我们遍历了目标文档中除第一行以外的所有行，获取了当前行的数值（A 列的值），并在原始数据中查找该数值对应的行数。最后，我们将查找到的结果填充到目标文档的 B 列中，最终保存目标文档。

示例2

下面是另一个使用 vlookup 函数的示例。我们将使用一个 Excel 文档：

  • data.xlsx 包含一张数据表格（Sheet1），其中 A 列和 C 列为原始数据，B 列和 D 列需要计算结果。

代码如下：

from openpyxl import load_workbook
from openpyxl.utils import get_column_letter
from openpyxl.utils.cell import column_index_from_string
from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows
import pandas as pd

# 读取原始数据文件
wb = load_workbook('data.xlsx')
ws = wb['Sheet1']

# 获取原始数据
data = []
for row in ws.iter_rows(min_row=2):
    data.append((row[0].value, row[1].value))

# 使用 pandas 进行计算
df = pd.DataFrame(data, columns=['value', 'result'])
df['result'] = df['value'].apply(lambda x: x ** 2)

# 将结果写入 Excel 文件
for r_idx, row in enumerate(dataframe_to_rows(df, index=False, header=True)):
    for c_idx, value in enumerate(row):
        c = get_column_letter(c_idx+1)
        ws.cell(row=r_idx+2, column=column_index_from_string(c)).value = value

# 保存文件
wb.save('data.xlsx')

在上面的代码中，我们首先使用 load_workbook 函数加载了一个 Excel 文件 data.xlsx。然后，我们遍历了数据文档中的所有行，获取了 A 列和 C 列的数值，并用 pandas 库进行了计算。最后，我们将计算结果写入到 B 列和 D 列中，最终保存数据文档。

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