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  • excel表格数据对比

    2017-08-05 16:36:15
    自动对比两组数据是否相同,相同则返回一个指定的值。
  • 今天,小汪老师就来教大家几招,可以快速有效的帮助大家快速对比两个表格数据,找出不同之处!实例就下图所示,两个数据,大部分是相同数据,只有3处,我稍微修改了一下。突出显示不同数据所在区域进入「数据」-「...

    00764d99074fa0e9ac4dae5627e66cc8.png当你有两个Excel工作簿需要对比数据时候,你该怎么做呢?数据少,我们直接用眼睛就可以看到,数据如果太多,那么对比找出不同数据,是一件非常困难的事情。今天,小汪老师就来教大家几招,可以快速有效的帮助大家快速对比两个表格数据,找出不同之处!

    实例

    376e6bd27afbd25496e7097162f7e8e9.png就下图所示,两个数据,大部分是相同数据,只有3处,我稍微修改了一下。

    突出显示不同数据所在区域

    4022527d220ff54010f0123b67dd2539.gif进入「数据」-「排序和筛选」-「高级」,将「列表区域」和「条件区域」分布框选两张表格数据区域。确定后,最终Excel会将不同数据区域隐藏起来。我们只需选中表格,然后添加上颜色,再将其显示出来表格,即可看到没有加颜色区域就是不同数据区域。

    获取不重复数据区域

    92415b6cbdf6b7e037696d8fb63e6806.gif第二种方法就是第一种延伸出来的,所以方法类似。不同就是要选中「将筛选结果复制到其他位置」,然后,选择复制到区域,最后勾选「选择不重复的记录」。

    突出显示不同数据

    4ccee17d5b4e74b3f8089f147d702708.gif第1、2种方法也都只是区域,下面两种就更加精准了,精准到每个单元格。「条件格式」-「新建规则」-「只包含以下内容的单元格设置格式」,下面选项设为「不等于」,区域是「=Sheet2!A1」(注意,默认是绝对引用,改成相对)。

    函数找出并对比不同数据

    d678da6eed13f649f2d65ac20d05090a.gif首先,我们新建一个空白工作簿,然后在A1单元格输入函数公式「=IF(Sheet1!A1<>Sheet2!A1, "Sheet1:"&Sheet1!A1&" vs Sheet2:"&Sheet2!A1,"")」。我们可以看到对应空白单元格不同数据中,会显示「Sheet1:332 vs Sheet2:32432」;「Sheet1:224 vs Sheet2:321」;「Sheet1:442 vs Sheet2:19880」,既找出了不同数据所在位置,又详细的列出了Sheet1与Sheet2中精确数据,是不是非常棒!

    相关技巧 0163daecec413f7536377e1af958a803.png/ WORD联盟Excel合同日期到期自动提醒表,表格文字变色突出显示 b170239936e24f3fe5e77e54054b1197.png/ WORD联盟Excel中最强快捷键,一键搞定大部分工作!

    2eae55d5bd75d441befd8a9f64572f8e.png

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  • 这是一张彩色收入对比PPT数据表格模板,.PPTX格式;
  • 对Excel表格中的数据进行编辑,查询是否有重复,数据对比等,
  • 这是一张彩色收入对比PPT数据表格模板,.PPTX格式;
  • QTP实现两个Excel表格数据对比代码,Function导入,直接调用该Function就可实现数据对比
  • 想查查自己在年级每个成绩排多少名,然后编了这样一个程序。 a="算法分析与设计实验"; % 记录学习算法分析与设计实验的总人数 j=0; % 记录比这个分大的人数 k=0; for i=1:26863 %% 比较两个字符串是否相等 %% ...

    想查查自己在年级每个成绩排多少名,然后编了这样一个程序。

    a="算法分析与设计实验";
    % 记录学习算法分析与设计实验的总人数
    j=0;
    % 记录比这个分大的人数
    k=0;
    for i=1:26863
    %% 比较两个字符串是否相等 %% 
       if strcmp(Untitled(i,1),a)
           j=j+1;
           %% 强行转换成double进行比较可以得到95分以上的人数 %%
           if str2double(Untitled(i,2))>95
               k=k+1;
           end
       end
           
    end
    

    Untitled第一列是课程名,第二列是课程分数,直接从总成绩表导出的两列,导出格式是字符串数组。一共有26863条记录。

    展开全文
  • 去年与今年数据对比Excel表格HR精选图表模板.xlsx
  • Excel饼图圆环图模板-去年与今年数据对比Excel表格
  • BOM表格对比

    2018-05-16 18:15:27
    BOM表格对比,功能很强大。核对很详细
  • 前段时间公司的一个同事突然加我,想让我给他做一个对比两个Excel文件中的指定分类下数据的差异,并将有差异的单元格中有差异的确切值进行字体标红,这时人工记录下来(我称之为文件差异比对改善项目) 经过一段时间...
    背景介绍:

    前段时间公司的一个同事突然加我,想让我给他做一个对比两个Excel文件中的指定分类下数据的差异,并将有差异的单元格中有差异的确切值进行字体标红,这时再人工记录下来(我称之为文件差异比对改善项目)
    经过一段时间的聊天以及多次碰面,终于将需求确定下来,直接上一波效果图:在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述
    这里主要用到的库是openpyxl(python的一个强大的操作Excel的库)和tkinter(GUI简单的桌面程序化)

    需求可行性分析:

    再跟他进行需求确认时,他的需求是分别读取两个excel表格中的指定列中的数据,其中每个表格中的指定列的数据都是杂乱的,所以无法以指定的某个表当作参照来比对其中的不同,我这里的处理方法是分别将表1作为参照去比对表2,然后再拿表2去比对表一,确保能够找到表一对比表二时数据的不同以及表二对表一,确保数据的准确性,以及他想要将比对过的有不同的单元格内不同的指定值给标红,这里我也做了几个测试,无法实现在单元格内指定部分文字的字体颜色,所以我这里直接将比对完成后不同的数据进行显示,标红整个单元格内的字体以及单元格背景颜色,以及其中C列为两个表中的唯一值,先拿表一中的C列值去和表二中的C列进行比对 ,确定表一表二共有的一行,然后再拿共有的这一行去进行F,G列数据比对,如果表一有表二没有,直接标红不再进行比对处理,同样道理,再拿表二的C列值和表一的。

    项目实施:
    from tkinter import *
    from tkinter import filedialog
    import openpyxl
    from openpyxl.styles import Font, Border, Side, PatternFill, colors, Alignment
    import tkinter.messagebox
    
    font_false = Font(size=9, bold=True, color="FF0000")
    red_fill = PatternFill("solid", fgColor="C1CDCD")
    
    
    def main():
    
        def fun_finish(shift, currentrow):
            data = ""
            if len(shift) > 0:
                for i in shift:
                    data += str(i) + "."
            currentrow.fill = red_fill
            currentrow.font = font_false
            currentrow.value = data
    
        def fun_diff(start, end):
            arrShirt2 = []
            for i in start:
                a = 0
                for j in end:
                    if i == j:
                        a += 1
                if a == 0:
                    arrShirt2.append(i)
            return arrShirt2
    
        def selectExcelfile():
            text1.delete(0, END)
            sfname = filedialog.askopenfilename(title='选择Excel文件', filetypes=[('Excel', '*.xlsx'), ('All Files', '*')])
            text1.insert(INSERT, sfname)
    
        def doProcess():
            startFile = text1.get()
            endFile = text2.get()
            wb = openpyxl.load_workbook(startFile)
            # get workbook every son
            sheet1 = wb['sheet1']
            sheet2 = wb['sheet2']
            for rows in range(7, sheet2.max_row - 4):
                guige2 = sheet2['C' + str(rows)].value
                ishave = False
                for anorows in range(7, sheet1.max_row - 4):
                    guige1 = sheet1['C' + str(anorows)].value
                    if guige2 == guige1:
                        ishave = True
                if not ishave:
                    sheet2['C' + str(rows)].fill = red_fill
                    sheet2['C' + str(rows)].font = font_false
                    sheet2['F' + str(rows)].fill = red_fill
                    sheet2['F' + str(rows)].font = font_false
                    sheet2['G' + str(rows)].fill = red_fill
                    sheet2['G' + str(rows)].font = font_false
    
            for row in range(7, sheet1.max_row - 4):
                # 先判断sheet1 C列的子件规格的每一个和 sheet2中的 C列的子件规格进行对比
                guige1 = sheet1['C' + str(row)].value
                ishave = False
                currentAnoRow = -1
                for anorow in range(7, sheet2.max_row - 4):
                    guige2 = sheet2['C' + str(anorow)].value
                    if guige1 == guige2:
                        ishave = True
                        currentAnoRow = anorow
                if ishave:
                    # 对比F/G的差异
                    tp1 = sheet1['F' + str(row)].value
                    tp2 = sheet2['F' + str(currentAnoRow)].value
                    bm1 = sheet1['G' + str(row)].value
                    bm2 = sheet2['G' + str(currentAnoRow)].value
                    if tp1 is None or tp2 is None:
                        print('loading')
                    else:
                        if tp1 != tp2:
                            print(type(tp1))
                            top1 = tp1.split(".")
                            top2 = tp2.split(".")
                            topshift1 = fun_diff(top1, top2)
                            topshift2 = fun_diff(top2, top1)
                            fun_finish(topshift1, sheet1['F' + str(row)])
                            fun_finish(topshift2, sheet2['F' + str(currentAnoRow)])
                    if bm1 is None or bm2 is None:
                          print('loadnig again')
                    else:
                        if bm1 != bm2:
                            bottom1 = bm1.split(".")
                            bottom2 = bm2.split(".")
                            bottomshift1 = fun_diff(bottom1, bottom2)
                            bottomshift2 = fun_diff(bottom2, bottom1)
                            fun_finish(bottomshift1, sheet1['G' + str(row)])
                            fun_finish(bottomshift2, sheet2['G' + str(currentAnoRow)])
                else:
                    sheet1['C' + str(row)].fill = red_fill
                    sheet1['C' + str(row)].font = font_false
                    sheet1['F' + str(row)].fill = red_fill
                    sheet1['F' + str(row)].font = font_false
                    sheet1['G' + str(row)].fill = red_fill
                    sheet1['G' + str(row)].font = font_false
            else:
                tkinter.messagebox.showinfo('提示', '已处理完成,可在已选择的文件位置进行查看。')
            wb.save(endFile)
    
        def closeThisWindow():
            root.destroy()
    
        def saveExcelfile():
            text2.delete(0, END)
            sfname = filedialog.asksaveasfilename(title='选择保存的文件位置', filetype=[('Excel', '*.xlsx')])
            sfname = sfname + ".xlsx"
            text2.insert(INSERT, sfname)
    
        root = Tk()
        # 设置窗体标题
        root.title('文件比对器')
        # 设置窗口大小和位置
        root.geometry('500x300+570+200')
        label1 = Label(root, text='请选择要比对的文件:')
        text1 = Entry(root, bg='white', width=40)
        button1 = Button(root, text='浏览', width=4, height=1, command=selectExcelfile)
        label2 = Label(root, text='请选择要保存的位置:')
        text2 = Entry(root, bg='white', width=40)
        button2 = Button(root, text='选择', width=4, height=1, command=saveExcelfile)
        button3 = Button(root, text='处理', width=8, command=doProcess)
        button4 = Button(root, text='退出', width=8, command=closeThisWindow)
    
        label1.pack()
        text1.pack()
        button1.pack()
        label2.pack()
        button2.pack()
        button3.pack()
    
        label1.place(x=5, y=30)
        text1.place(x=120, y=30)
        button1.place(x=400, y=26)
        label2.place(x=5, y=80)
        text2.place(x=120, y=80)
        button2.place(x=400, y=74)
        button3.place(x=80, y=150)
        button4.place(x=360, y=150)
        root.mainloop()
    
    
    if __name__ == "__main__":
        main()
    
    

    欧克,这里已经时所有的代码了 ,你可以将我的代码试着运行看看如果对你有用的话

    生成桌面程序

    当你运行代码时就会生成和我上面效果图一样的效果,但是如何将用户去体验呢,这里就用到了我们的打包生成桌面小程序

    操作步骤:
    如果你是第一次打包是要将pip的路径设置到你电脑的环境变量中,否则无法进行打包操作 这里就不做这个操作 不懂得可以问度娘 直接上重点:
    简单的打包方式:
    win+R 输入cmd
    在这里插入图片描述
    输入>pyinstaller E:\你的要执行的py的路径 点击回车 当看到最后显示success就说明已经成功了
    在这里插入图片描述

    其中要注意的是你在敲pyinstaller的前面的路径就是你生成程序的所在位置 以我的E:\pythonpackage\carroom为例,运行成功后 生成的程序就在我的E:\pythonpackage\carroom文件夹下:
    在这里插入图片描述
    ok 这里已经成功了
    执行完成后,将会生成dist和build两个文件夹。(文件生成位置与cmd起始位置有关)其中 ,build 目录是 pyinstaller存储临时文件的目录,可以安全删除。最终的打包程序在dist内部的finaldivisive文件夹下
    在这里插入图片描述
    这个就是我生成的exe文件了

    但是当你运行程序时也会显示控制台窗口 直接影响用户体验

    pyinstaller -F -w E:\pythonapp\tkinter\wodiu\finaldivisive.py
    

    -F 表示生成单个可执行文件,执行后dist目录中出现了python_test.exe文件,没有任何依赖库,执行它即可。

    -w 表示去掉控制台窗口,这在GUI界面时非常有用。不过如果是命令行程序的话那就把这个选项删除吧!

    ok 这样完整版的程序就算做出来了 哈哈

    如果对你有用 记得点个赞咱再走啊 么么哒

    展开全文
  • 介绍一个用Python对Excel表格数据进行去重、分类、异常处理及分析的实例。

    前言:

    介绍一个用 Python 实现对 Excel 表格中的数据进行去重、分类、标记异常数据等功能的实例。

    虚拟文件简介:
    有一份电商数据的 Excel 表格数据,该数据中有部分字段缺失和数据异常,表格部分数据如下:

    在这里插入图片描述
    数据下载地址:示例数据下载地址注:因实例演示需要,数据有删改,操作Excel文件可私信或留言咨询。

    具体需求:

    1、数据去重: 读取所有数据,对数据中每个字段内容都一致的数据删除;
    2、数据分类: 按分类二对数据进行分类,将每类数据写入不同的sheet表中;
    3、异常处理: a:标记商品名称为空,市场价、店铺价、数量为NA的数据(红色字体); b: 标记店铺价大于市场价的数据(橙色字体);
    4、数据分析: 找出每类商品中(按分类三)市场价与商品价差距最大的数据,并加粗斜体、蓝色字体显示;
    5:用函数封装完成上述需求的代码。

    最终完成效果图:
    在这里插入图片描述

    主要实现代码及思路:

    1、主要思路:

    实现上述需求的主体思路为:

    第一步: 先获取到Excel的所有数据,因为每一行数据是一条独立数据,所以读取数据的方式为按行读取;
    第二步: 去除重复数据,遍历读取到的数据,如果数据全部字段都相同则删除重复数据。

    这里有一个问题,是先查找异常数据还是先对数据进行分类?
    考虑到需要在新建的Excel表格里标记异常数据,所以先对数据按分类二字段分类,再对分类后的数据进行异常处理会好更简单一点。

    第三步: 按分类二字段对数据分类,以字典数据结构存放分类数据。再对每类数据进行异常处理及数据分析,因需要是要标记异常值及分析后数据值,所以异常分析函数和数据分析函数只记录异常数据和数据分析结果数据的索引值。
    第四步: 创建异常数据和分析结果数据标记的样式表,将数据写入Excel表格。先按分类二创建不同的sheet表写入数据,再对每一类数据的异常数据按创建的样式重写数据。

    以下是实现上述分析的具体函数:

    2、读取数据函数:

    模块导入:

    import xlrd
    import xlwt
    

    用 xlrd 模块按行读取文件数据:

    # 读取数据方法
    def read_data(path):
        # 打开Excel文件,获取sheet对象
        work_book = xlrd.open_workbook(path)
        sheet = work_book.sheet_by_index(0)
        # 按行获取所有数据
        all_data = sheet._cell_values
        return all_data
    
    3、数据去重函数:

    数据去重函数:主要模拟pandas模块dataframe 里对数据去重的方法。

    主要思路为:

    1、先创建一个将放入bool值的 tag 列表;
    2、创建一个中间列表存放临时查重值;
    3、遍历需查重对象,没有重复的放入临时列表,tag 列表增加 True 值;
    4、重复对象不放入临时列表,tag 列表增加 False 值;
    5、根据 tag 列表提取查重对象无重复对象和重复对象。

    代码:

    # 数据去重
    def del_duplication(data):
        tags = [] #
        m = []
        for ds in data:
            if ds not in m:
                m.append(ds)
                tags.append(True)
            else:
                tags.append(False)
        clean_data = [ds for i,ds in enumerate(data)
                      if tags[i]]
        del_data = [ds for i,ds in enumerate(data)
                    if not tags[i]]
        del m
        return clean_data,del_data
    

    测试:

    c_data,d_data = del_duplication(data) # data 为读取的所有数据
    # 删除的重复数据
    print(d_data)
    

    打印截图:

    在这里插入图片描述

    4、数据分类函数:

    依据 Excel 文件中 分类2 字段对数据进行分类:

    # 数据分类
    def classify_data(data):
        class_data = {}
        for ds in data:
            if ds[2] not in class_data.keys():
                class_data[ds[2]] = [ds]
            else:
                class_data[ds[2]].append(ds)
    
        return class_data
    

    测试:

    d2 = classify_data(c_data[1:])
    print(d2.keys())
    # 打印结果
    # dict_keys(['男装', '男鞋'])
    

    按分类2进行分类时,数据被分为 2 类:男装、男鞋。

    5、查找异常数据:

    异常数据有两种,情形一:是数据为空或为NA值,情形二:店铺价大于市场价。

    筛选情形一异常值函数:

    # 查找异常数据,缺失数据、NA数据
    def strange_data(data):
        strange_index = []
        for i,ds in enumerate(data):
        	# 数据为空时
            if ds[0] == '':
                strange_index.append(i)
            # 数据为NA 值时
            elif ds[5] == 'NA':
                strange_index.append(i)
            elif ds[6] == 'NA':
                strange_index.append(i)
            elif ds[7] == 'NA':
                strange_index.append(i)
        return strange_index
    

    注:返回的是异常数据在所有数据中的索引值。

    筛选情形二异常值函数:

    # 店铺价大于商场价的数据
    def strange_data_2(data):
        strange_index = []
        for i,ds in enumerate(data):
            try:
                if float(ds[6]) > float(ds[5]):
                    strange_index.append(i)
            except:
                pass
        return strange_index
    

    注:因数据的商场价或店铺价可能为NA值,所以这里用 try 捕捉下异常情况。

    6、数据分析函数:

    按分类三,查找每类商品中市场价与商品价差距最大的数据:

    # 数据分析
    def analysis_data(data):
        # 按分类 3 分类对数据进行分类
        class_3_data = list(set([ds[3] for ds in data]))
        max_index = []
        for tag in class_3_data:
            middle_ = {}
            for i,ds in enumerate(data):
                if ds[3] == tag:
                    try:
                        middle_[i] = float(ds[5])-float(ds[6])
                    except:
                        middle_[i] = 0
            max_value = max(middle_.values())
            max_index += [key for key in middle_ if middle_[key] == max_value]
    
        return max_index
    

    注:数据分析和异常处理共三个函数,可以好好理一下里面的思路。

    7、汇总异常数据及数据分析数据函数:
    # 汇集异常数据、及数据分析后数据信息
    def data_index(data):
        data_dict = {}
        for key in data.keys():
            # 缺失数据索引
            index_1 = strange_data(data[key])
            # 店铺价大于商场价的数据索引
            index_2 = strange_data_2(data[key])
            # 数据分析结果索引
            index_3 = analysis_data(data[key])
            data_dict[key] = [index_1,index_2,index_3]
    
        return data_dict
    
    8、创建标记样式函数:
    # 建立样式
    def styles():
        # 红色字体
        style1 = xlwt.XFStyle()
        font1 = style1.font
        font1.colour_index = 0x0A
        # 橙色字体
        style2 = xlwt.XFStyle()
        font2 = style2.font
        font2.colour_index = 0x35
        # 加粗斜体蓝色字体
        style3 = xlwt.XFStyle()
        font3 = style3.font
        font3.italic = True
        font3.bold = True
        font3.colour_index = 0x0C
    
        return style1,style2,style3
    

    不清楚如何用 xlwt 模块设置单元格样式可参考:单元格格式、字体格式、对齐方式、边框等设置方法

    9、写入Excel表格函数:
    # 将数据写入Excel表格
    def create_excel(data,labels,data_index,file_name):
        # 建立字体格式
        s1,s2,s3 = styles()
        styles_ = [s1,s2,s3]
        # 建立工作薄
        work_book = xlwt.Workbook()
        for key in data.keys():
            # 建立sheet表,打开单元格重写
            sheet = work_book.add_sheet(key,cell_overwrite_ok = True)
            # 在sheet表中写入行标签
            for col_,label in enumerate(labels):
                sheet.write(0,col_,label)
    
            # 先按默认格式写入所有数据
            for row,ds in enumerate(data[key]):
                for col,d in enumerate(ds):
                    sheet.write(row+1,col,d)
    
            # 再按标记索引重写被标记的数据
            for i,ixs in enumerate(data_index[key]):
                for ix in ixs:
                    for col,d in enumerate(data[key][ix]):
                        sheet.write(ix+1,col,d,styles_[i])
    
        work_book.save(file_name)
    

    注:这里在创建sheet表时 add_sheet(key,cell_overwrite_ok = True) 重写设置需打开。

    主代码:

    if __name__ == '__main__':
        data = read_data('test01.xls')
        c_data,d_data = del_duplication(data)
        heads = c_data[0]
        d2 = classify_data(c_data[1:])
        ixs = data_index(d2)
        new_excel = create_excel(d2,heads,ixs,'new.xls')
    

    创建的 new.xls 文件截图:
    异常数据标记效果图:

    在这里插入图片描述
    按分类三分类计算的商场价与店铺价差价最大的标记效果图:
    在这里插入图片描述

    结尾:

    以上就是本篇博客的全部内容了,如有不清楚的地方可查看往期博客,感谢阅读。

    【Python与Office】专栏

    该专栏会对 Python 的第三方模块,如:xlwt,xlrd,python-docx等,操作 Office 办公软件(Word Excel PPT)的方法进行详细讲解。同时也会搭配一些实例演练,一方面强化知识点的理解与运用,另一方面也希望能起到,引导读者进行思考:如何用 python 提高 offic 办公软件办公效率的作用。

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