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一、前言

大家好，我是崔艷飛。工作中經常會遇到，需要把兩張Excel或Csv數據表通過關鍵字段進行關聯，匹配對應數據的情況，Excel雖有Vlookup函數可以處理，但數據量大時容易計算機無響應，可能出現數據丟失，處理速度較慢是軟肋，而Python只需幾行代碼就能輕松實現，且處理速度快，詳細如下。

二、項目目標

用Python實現兩張Excel或Csv表數據關聯處理。

三、項目準備

軟件：PyCharm

需要的庫：pandas

四、項目分析

1)如何讀取要處理的Csv文件?

利用pandas庫讀取Csv文件。

2)如何讀取要處理的Excel文件?

利用pandas庫讀取Excel文件。

3)如何通過關鍵字段關聯匹配兩張表中的數據?

利用merge()函數，通過關鍵字段，關聯組合兩張表中的數據。

4)如何保存結果?

利用to_csvl保存關聯組合后的數據。

五、項目實現

1、第一步導入需要的庫

import pandas as pd 

2、第二步讀取要處理的Csv文件

# 讀入表1 
df1 = pd.read_csv('D:/a/1.csv', encoding='gbk') 

3、第三步讀取要處理的Excel文件

# 讀入表2 
df2 = pd.read_excel('D:/a/2.xlsx', encoding='utf-8') 

4、第四步關聯匹配數據，并保存結果文件

# 關聯數據 
 data = df1.merge(df2, on='姓名',left_index=False, right_index=False, sort=False) 
 # 保存數據 
 data.to_csv('D:/a/result.csv', encoding='gbk',index=False) 

六、效果展示

1、處理前表1數據：

2、處理前表2數據：

3、處理后的關聯匹配數據：

七、總結

本文介紹了如何利用Python進行Excel和Csv間的數據關聯處理，替代了Excel的Vlookup函數，由于不用顯示源文件，節省了系統資源，處理效率更高，數據量越大，優勢越明顯，Python還有很多類似的函數，數據處理，唯快不破，有興趣的同學可以研究下。

最后需要本文項目代碼的小伙伴，請在公眾號后臺回復“Vlookup”關鍵字進行獲取，如果在運行過程中有遇到任何問題，請隨時留言或者加小編好友，小編看到會幫助大家解決bug噢!