本帖最后由 Hi-Frank 于 2021-6-9 17:17 编辑
用 Python 实现 Excel 的 VLookup 功能
0. 引子
在高铁上，看着祖国大好河山，利用闲暇再来一篇。
在高铁上嘛，就来一篇我们 Excel 圈高大上的 ： VLOOKUP 
1. 案例说明
还是上一帖的例子。那个有 订单、价格表、供应商 三个 Sheet 的 Excel 文件，如下：
如果要在订单中显示单价，需要 VLookup:
- =VLOOKUP(B2,价格表!$A$1:$C$7,3)
我们还可以继续 VLookup，把供应商也查出来，最终结果如下：
2. Python 实现
在 Python 中，和 VLookup 对应的，是一条非常简单的语句，merge()
首先，我们先把这个工作簿中的数据都读过来，放到 Pandas 的 DataFrame 里，分别是 df1, df2, df3：
- df1 = pd.read_excel(r'd:\demo\orders2.xlsx', sheet_name='订单')
- df2 = pd.read_excel(r'd:\demo\orders2.xlsx', sheet_name='价格表')
- df3 = pd.read_excel(r'd:\demo\orders2.xlsx', sheet_name='供应商')
然后，我们用 pandas 的 merge() 方法，通过“型号”列，把相关的值读过来：
- df4 = df1.merge(df2, on='型号')
结果如下：
简单吧，就这一句： df4 = df1.merge(df2, on='型号')
意思就是，把 df2 以“型号”列为依据，与 df1 合并，得到 df4.
我们还可以再来一句，把供应商也读过来：
- df5 = df4.merge(df3, on='产品')
如上，在 df5 中，就得到了上面我们两遍 VLookup 后得到的结果。
3. 更多问题
事情总没有那么简单。每次想着写个短帖子，总会写一堆长篇大论。
比如，这句 df4 = df1.merge(df2, on='型号') ，是因为两个表的这一列都叫“型号”。如果列名不一样呢？
假设这一列，在 订单表 df1 中叫“型号”，在 价格表 df2 中叫 “规格”，那么，语法如下：
- df4 = df1.merge(df2, left_on='型号', right_on='规格')
同样，如果 订单表 df1 中的 “产品”，在 供应商表中叫 “商品”，则语法为：
- df5 = df4.merge(df3, left_on='产品', right_on='商品')
n. 更多更多问题
问题越来越多啊：
- 上面的结果中，有多余的列，怎么办？
- 怎么只显示需要的列？按需要的顺序显示？
- 如何做计算的列，例如每一行的单价乘数量的小计？合计呢？
- 如何自定义列名？
- 如何把这个结果存回 Excel 文件？或者存入新的文件？
- ......
吾生也有涯，而知也无涯。以有涯随无涯，殆已！
搞这么累干嘛？
趁着还有牙，去吃小龙虾喝啤酒吧。
以上问题，我慢慢讲，不要怕，反正学的越多，问题越多 ......
最后，附上本贴 Demo 的 Jupyter Notebook 文件 和 Excel 文件，供参考。
—— HiFrank 我跑，故我在！
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发表于 2021-6-7 12:03
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