Python3,使用openpyxl进行excel数据对比,反手一个赞。

简介: Python3,使用openpyxl进行excel数据对比,反手一个赞。

1、引言


小屌丝:鱼哥,我最近在对搞数据对比,你有什么便捷的方法?

小鱼:斗胆问一句,数据量多少?

小屌丝:不多不多,几万条吧。

小鱼:确定几万条?

小屌丝:多了也不敢说啊。

小鱼:但说无妨

小屌丝:那这是你说的哈, 有一组数据是890W条数据

小鱼:奈斯,真棒,完美,超爽。

小屌丝:你很兴奋啊。

小鱼:不啊,我就喜欢看你被虐的样子。

小屌丝:别闹, 正儿八经的,相对比数据。

小鱼:好吧,那你说下,你想如何对比?

小屌丝:openpyxl怎么能先对比一列,然后根据这列为基准去对比该行?

小鱼:真棒,我会,但是我不想说

小屌丝:最近咱俩是不是没去洗澡了。

小鱼:额… 你有门票?

小屌丝:你告诉我怎么实现,我就有门票。

小鱼:君子一言。

小屌丝:澡堂见。



2229a447097443d2ba66627f5f846d94.gif


2、代码实战

2.1 安装

当然,涉及到第三方库, 老规矩,安装走起。

pip install openpyxl


然后就是等待着安装。

其它安装方式,直接看这两篇:

Python3,选择Python自动安装第三方库,从此跟pip说拜拜!!

Python3:我低调的只用一行代码,就导入Python所有库!

安装完成,我们就可以进行代码编写了。


2.2 代码实战

2.2.1 思路

在写代码前,我们要捋清楚思路, 总共分四步:


1、读取excel表格数据,并将数据保存在一个列表中。

2、调用 merge_cells 函数,将需要对比的两列数据作为参数传入,并设置参数 merge_cells 为 True,表示要对齐两列数据。

3、循环遍历列表中的每一行数据,对比该行与对齐列的数据是否一致,如果不一致则记录下来。

4、循环结束后,找到记录中不一致的行,将不一致的数据用新列表的形式保存起来即可。

捋清思路后,我们就开始下一步操作:撸代码。


2.2.2 代码示例


# -*- coding:utf-8 -*-
# @Time   : 2023-05-25
# @Author : Carl_DJ
'''
实现功能:
  使用openpyxl对excel表中的数据进行对比
'''
import openpyxl
# 读取excel表格数据,并将数据保存在一个列表中
data = []
with openpyxl.load_workbook('example.xlsx') as wb:
    sheet = wb['Sheet1']
    for row in sheet.iter_rows(min_row=2, values_only=True):
        row_data = []
        for cell in row:
            if cell.value is not None:
                row_data.append(cell.value)
        data.append(row_data)
# 对比需要对齐的两列数据
merged_data = []
for row_data in data:
    # 设置参数,两列数据对齐
    merge_cells = True
    for col_idx in range(len(row_data[0])):
        col_data = row_data[col_idx]
        for col_idx_2 in range(len(col_data)):
            if col_data[col_idx_2] != col_data[col_idx_2 + 1]:
                merge_cells = False
                break
    if merge_cells:
        # 循环遍历列表中的每一行数据,对比该行与对齐列的数据是否一致
        for cell_idx in range(len(col_data)):
            cell_data = col_data[cell_idx]
            for row_idx in range(len(merged_data)):
                if cell_data == merged_data[row_idx][cell_idx]:
                    # 如果一致,则将不一致的数据用新列表的形式保存起来
                    merged_data[row_idx][cell_idx] = [cell_data]
                    break


3、总结

今天主要使用openpyxl对excel表中的数据进行对比。

在实际的工作中,这种数据对比很常见,用好python,让你的工作量递减。

我是小鱼:


CSDN 博客专家;

阿里云 专家博主;

51CTO 博客专家;

51认证讲师;

认证金牌面试官;

职场面试培训规划师;

关注我,带你学习更多更有趣的Python知识。

目录
相关文章
|
23天前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
利用Python自动化处理Excel数据:从基础到进阶####
本文旨在为读者提供一个全面的指南,通过Python编程语言实现Excel数据的自动化处理。无论你是初学者还是有经验的开发者,本文都将帮助你掌握Pandas和openpyxl这两个强大的库,从而提升数据处理的效率和准确性。我们将从环境设置开始,逐步深入到数据读取、清洗、分析和可视化等各个环节,最终实现一个实际的自动化项目案例。 ####
|
22天前
|
数据采集 分布式计算 大数据
构建高效的数据管道:使用Python进行ETL任务
在数据驱动的世界中,高效地处理和移动数据是至关重要的。本文将引导你通过一个实际的Python ETL(提取、转换、加载)项目,从概念到实现。我们将探索如何设计一个灵活且可扩展的数据管道,确保数据的准确性和完整性。无论你是数据工程师、分析师还是任何对数据处理感兴趣的人,这篇文章都将成为你工具箱中的宝贵资源。
|
1月前
|
Java 测试技术 持续交付
【入门思路】基于Python+Unittest+Appium+Excel+BeautifulReport的App/移动端UI自动化测试框架搭建思路
本文重点讲解如何搭建App自动化测试框架的思路,而非完整源码。主要内容包括实现目的、框架设计、环境依赖和框架的主要组成部分。适用于初学者,旨在帮助其快速掌握App自动化测试的基本技能。文中详细介绍了从需求分析到技术栈选择,再到具体模块的封装与实现,包括登录、截图、日志、测试报告和邮件服务等。同时提供了运行效果的展示,便于理解和实践。
112 4
【入门思路】基于Python+Unittest+Appium+Excel+BeautifulReport的App/移动端UI自动化测试框架搭建思路
|
1月前
|
传感器 物联网 开发者
使用Python读取串行设备的温度数据
本文介绍了如何使用Python通过串行接口(如UART、RS-232或RS-485)读取温度传感器的数据。详细步骤包括硬件连接、安装`pyserial`库、配置串行端口、发送请求及解析响应等。适合嵌入式系统和物联网应用开发者参考。
53 3
|
20天前
|
机器学习/深度学习 前端开发 数据处理
利用Python将Excel快速转换成HTML
本文介绍如何使用Python将Excel文件快速转换成HTML格式,以便在网页上展示或进行进一步的数据处理。通过pandas库,你可以轻松读取Excel文件并将其转换为HTML表格,最后保存为HTML文件。文中提供了详细的代码示例和注意事项,帮助你顺利完成这一任务。
32 0
|
1月前
|
图形学 Python
SciPy 空间数据2
凸包(Convex Hull)是计算几何中的概念,指包含给定点集的所有凸集的交集。可以通过 `ConvexHull()` 方法创建凸包。示例代码展示了如何使用 `scipy` 库和 `matplotlib` 绘制给定点集的凸包。
31 1
|
1月前
|
JSON 数据格式 索引
Python中序列化/反序列化JSON格式的数据
【11月更文挑战第4天】本文介绍了 Python 中使用 `json` 模块进行序列化和反序列化的操作。序列化是指将 Python 对象(如字典、列表)转换为 JSON 字符串,主要使用 `json.dumps` 方法。示例包括基本的字典和列表序列化,以及自定义类的序列化。反序列化则是将 JSON 字符串转换回 Python 对象,使用 `json.loads` 方法。文中还提供了具体的代码示例,展示了如何处理不同类型的 Python 对象。
|
1月前
|
数据采集 Web App开发 iOS开发
如何使用 Python 语言的正则表达式进行网页数据的爬取?
使用 Python 进行网页数据爬取的步骤包括:1. 安装必要库(requests、re、bs4);2. 发送 HTTP 请求获取网页内容;3. 使用正则表达式提取数据;4. 数据清洗和处理;5. 循环遍历多个页面。通过这些步骤,可以高效地从网页中提取所需信息。
|
1月前
|
数据采集 JavaScript 程序员
探索CSDN博客数据:使用Python爬虫技术
本文介绍了如何利用Python的requests和pyquery库爬取CSDN博客数据,包括环境准备、代码解析及注意事项,适合初学者学习。
82 0
|
1月前
|
数据采集 存储 分布式计算
超酷炫Python技术:交通数据的多维度分析
超酷炫Python技术:交通数据的多维度分析