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  • 关键字匹配excel
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    2020-03-02 15:20:39

    使用VLOOKUP函数

    VLOOKUP(lookup_value,table_array,col_index_num,range_lookup)
    参数
    简单说明
    输入数据类型
    lookup_value
    要查找的值
    数值、引用或文本字符串
    table_array
    要查找的区域
    数据表区域
    col_index_num
    返回数据在查找区域的第几列数
    正整数
    range_lookup
    精确匹配/近似匹配
    FALSE(或0)/TRUE(或1或不填)

    VLOOKUP函数使用注意事项
    一.VLOOKUP的语法
    1.括号里有四个参数,是必需的。最后一个参数range_lookup是个逻辑值,我们常常输入一个0字,或者False;其实也可以输入一个1字,或者true。两者有什么区别呢?前者表示的是完整寻找,找不到就传回错误值#N/A;后者先是找一模一样的,找不到再去找很接近的值,还找不到也只好传回错误值#N/A。
    2.Lookup_value是一个很重要的参数,它可以是数值、文字字符串、或参照地址。我们常常用的是参照地址。用这个参数时,有三点要特别提醒:
    A)参照地址的单元格格式类别与去搜寻的单元格格式的类别要一致,否则的话有时明明看到有资料,就是抓不过来。特别是参照地址的值是数字时,最为明显,若搜寻的单元格格式类别为文本格式,虽然看起来都是123,但是就是抓不出东西来的。
    而且格式类别在未输入数据时就要先确定好,如果数据都输入进去了,发现格式不符,已为时已晚,若还想去抓,则需重新输入。
    B)在使用参照地址时,有时需要将lookup_value的值固定在一个格子内,而又要使用下拉方式(或复制)将函数添加到新的单元格中去,这里就要用到“ ” 这 个 符 号 了 , 这 是 一 个 起 固 定 作 用 的 符 号 。 比 如 说 我 始 终 想 以 D 5 格 式 来 抓 数 据 , 则 可 以 把 D 5 弄 成 这 样 : ”这个符号了,这是一个起固定作用的符号。比如说我始终想以D5格式来抓数据,则可以把D5弄成这样: D5D5D$5,则不论你如何拉、复制,函数始终都会以D5的值来抓数据。
    C) 用“&" 连接若干个单元格的内容作为查找的参数。在查找的数据有类似的情况下可以做到事半功倍。

    可以通过字段

    =发货明细表!C2=订单明细表!B4

    显示TRUE或FALSE来判断。

    如显示false,考虑使用 CLEAN()函数来去除有可能的TAB ,
    使用TRIM() 函数来处理可能的

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  • 那篇java的文章是用"[keywd1]|[keywod2]|[keywd3]"的模式来匹配,这个在py中就不行了,[]会匹配[]中的任何一个分字。在python中的应该是"keywd1|keywd2|keywd3"就行了。然后我个人是喜欢直接使用re.findall() 这样.....

    网上翻了很多文章。。。居然没有一个有用的。。倒是找到一篇java的,但java的正则表达式和python的还有点不同。

    那篇java的文章是用"[keywd1]|[keywod2]|[keywd3]"的模式来匹配,这个在py中就不行了,[]会匹配[]中的任何一个分字。

    在python中的应该是"keywd1|keywd2|keywd3"就行了。

    L3Byb3h5L2h0dHBzL2ltYWdlczIwMTcuY25ibG9ncy5jb20vYmxvZy8xMTAwNDMzLzIwMTcxMi8xMTAwNDMzLTIwMTcxMjE1MTExOTAxODcxLTQ5MDQwNDk2Ni5wbmc=.jpg

    然后我个人是喜欢直接使用re.findall() 这样一个参数是要匹配的字符模式,另一个就是要匹配的文本。比较方便,可以不用管那些search,march,啥的。

    再一个就是备注一下正则表达式匹配的参数先后顺序:re.findall(pattern, string[, flags]) # [, flags]为可选参数,从第几个字符开始匹配。

    另:关于正则表达式可以通过下面这篇文章详细介绍:

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  • 主要介绍了利用Python实现Excel的文件间的数据匹配,本文通过一个函数实现此功能,通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
  • 原始数据如下(实际数据肯定要比这个多的多) 名称 品牌 罗技键盘 宁芝键盘 樱桃键盘 鼠标(罗技) NIZ键盘 键盘cherry 编辑匹配的关键词和返回的内容 关键词 品牌 罗技 罗技 宁芝 宁芝 NIZ 宁芝 樱桃 樱桃 cherry ...

    原始数据如下(实际数据肯定要比这个多的多)

    名称品牌
    罗技键盘
    宁芝键盘
    樱桃键盘
    鼠标(罗技)
    NIZ键盘
    键盘cherry

    编辑匹配的关键词和返回的内容

    关键词品牌
    罗技罗技
    宁芝宁芝
    NIZ宁芝
    樱桃樱桃
    cherry樱桃

    设置函数

     

    =LOOKUP(9^9,FIND($E$2:$E$6,A2),$F$2:$F$6)

    展开全文
  • 那小A就发愁了,每周都导表-读表,导表的动作省不了,有没有一种可能,就是读表我让python自己完成,每周要读取的excel文件都是固定的,我导出来,不用做任何操作,注意,不用做任何操作,不用对excel改名,然后运行...

    看完这篇文章,你能收获的是:
    1、可模糊查找含xx的excel,返回其路径
    2、可自动读取含xx的excel,保存为DataFrame
    3、可自动读取某文件夹下所有的文件对应路径

    背景

    小A经常要做表,而且每周要用到的表名都是从报表系统最新导出来的表,然后再读取到python里去处理。

    那小A就发愁了,每周都导表-读表,导表的动作省不了,有没有一种可能,就是读表我让python自己完成,每周要读取的excel文件都是固定的,我导出来,不用做任何操作,注意,不用做任何操作,不用对excel改名,然后运行python,就可以读取进来呢~

    于是,小A决定用以下这个函数实现,思路是什么呢?
    1)首先,小A建一个文件夹,这个文件夹的作用是为了提前告诉python,你别给我读其他的,就读这个文件夹,也就是我们函数find_excel_path()path的赋值;
    2)接着,小A总结了以下每次要用到的这几张表,必含的关键字是什么。关键字的要求是必须能够准确区分1张表。比如表1叫“金融产品成交明细”、表2“金融产品委托明细”,那关键词name = ‘金融产品成交’,就能唯一确定表1了;
    3)然后,就直接输入函数 find_excel_path(‘金融产品成交’)保存为变量path,再用***read_excel()***函数去调用,即可。

    后续,这个代码可以固化下来,每次把表格下载后,放到path的路径下,就可以自动读取到python,储存为数据框df了~

    好的,啰嗦了这么多,实现起来并不难,函数如下

    def find_excel_path(name):
        
        path = r'D:\001.mywork\py_\example'   #设置的查找文件目录,目的是为了缩小查找范围
        
        files = os.listdir(path)# 获取文件夹下的所有文件
        
        # 模糊搜索
        for file in files:
            # 查询名字中含有"name"的文件
            if name in file:
                abs_path = os.path.join(path,file) #os.path.join() 函数是连接制造文件路径    
                print('查找内容参考路径:%s' % (abs_path))
                return abs_path     
    

    具体如何使用?

    假如我想读取含“学生成绩表”的文件路径,这样我能用以读取excel的方式自动读取它。

    abs_path =  find_excel_path('成绩表')   
    df = pd.read_excel(abs_path)
    
    df.head()
    

    搞定!!!!!!

    其他场景:指定文件下的所有表格自动化读取

    如果大家在实际处理中,只有1张表格的话,用上述函数直接改name参数调用即可,涉及到多张表,用以下循环,快速读取做处理。

    for ifile in files:  
       #遍历path路径下所有的files,并读取
        abs_path = os.path.join(path,ifile)
        print(abs_path)
        _df = pd.read_excel(abs_path)
        #保存为_df,可以对_df调用其他你写好的方法来处理。
    

    今天的分享就到这里,感谢阅读!

    展开全文
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