• Python程序如何封装成Excel加载项


    批量 Vlookup 是 Excel 中非常常用的一项功能,可以用来在多个表格之间查找数据并进行匹配。在 Python 中,可以使用 Pandas 库来实现这个功能,并且可以通过加载项将程序加载到 Excel 中方便使用。下面是一个简单的批量 Vlookup 的 Python 程序的实现步骤:

    1、安装 Pandas 库

    在终端中输入以下命令来安装 Pandas 库:

    pip install pandas

    2、编写 Python 程序

    以下是一个简单的批量 Vlookup 的 Python 程序示例:

    1. import pandas as pd
    2. # 定义需要匹配的列名
    3. match_column = 'Product ID'
    4. # 定义需要匹配的表格列表
    5. lookup_tables = [
    6. {'name': 'table1', 'file': 'table1.xlsx', 'columns': ['Product ID', 'Price']},
    7. {'name': 'table2', 'file': 'table2.xlsx', 'columns': ['Product ID', 'Quantity']}
    8. ]
    9. # 定义需要输出的列名
    10. output_columns = ['Product ID', 'Price', 'Quantity']
    11. # 定义输出文件名
    12. output_file = 'output.xlsx'
    13. # 读取需要匹配的数据
    14. data = pd.read_excel('data.xlsx')
    15. # 遍历需要匹配的表格
    16. for table in lookup_tables:
    17. # 读取表格数据
    18. lookup_data = pd.read_excel(table['file'])
    19. # 将表格数据和需要匹配的数据进行合并
    20. data = pd.merge(data, lookup_data[table['columns']], on=match_column, how='left')
    21. # 输出匹配结果到文件
    22. data.to_excel(output_file, index=False, columns=output_columns)

    在程序中,首先定义了需要匹配的列名、需要匹配的表格列表、需要输出的列名和输出文件名等参数。然后通过 Pandas 库读取需要匹配的数据,遍历需要匹配的表格,并将表格数据和需要匹配的数据进行合并。最后将匹配结果输出到文件中。

    3、将程序加载到 Excel

    要将程序加载到 Excel 中,可以使用 Excel 的加载项功能。首先在 Excel 中打开“开发者”选项卡,在“加载项”组中选择“Excel加载项”,然后点击“浏览”按钮选择 Python 程序所在的文件,最后点击“确定”即可将程序加载到 Excel 中。

    加载完成后,可以在 Excel 的“开发者”选项卡中找到程序的按钮,点击按钮即可运行程序。程序运行完成后,可以在指定的输出文件中查看匹配结果。

    以上是一个简单的批量 Vlookup 的 Python 程序的实现步骤,可以根据实际需要进行修改和优化。

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/Itmastergo/article/details/133581157