使用Python从一个excel工作表查找另一个excel工作表中的值并打印结果
使用Python从一个excel工作表查找另一个excel工作表中的值并打印结果
提问于 2020-06-10 18:16:19
我有两个电子表格"Old_Data“和"New_Data"，它们都包含一个名为"ID”的列，它们可以有10K+条目，而且它们没有排序。即ID "1001“可以在"Old_Data”中的第2行，但在"New_Data“中的第4500行。
"New_Data“中也有不在"Old_Data”中的条目，反之亦然。现在，我正在尝试弄清楚如何使用Python从"Old_Data“中获取每个条目，尝试在"New_Data”中找到它，然后在"Old_Data“中附加一个名为"Found”的字段/列，并根据它是否被定位来添加true或false。
你知道我该怎么着手做这件事吗？我附上了几个"New_Data“和"Old_Data”excel表格的例子
回答 2
Stack Overflow用户
发布于 2020-06-10 18:44:21
您可以将两列都读取到一个列表中。
new_ids = list()
old_ids = list()您必须填充这些列表，要么将您的excel转换为csv.file，然后使用input() / sys.stdin从那里读取列表，要么使用openpyxl或类似的模块。
然后，假设所有这些ID都是唯一的元素：
old_d = dict(old_ids)
for id in old_ids:
pos = new_ids.index(id)
old_d[id] = pos # position in the old list
#or for simple existence:
#old_d[id] = (id in new_ids) # just True / False
#print(f'id {id} from new_ids is in old_ids at position {pos}')在查找位置的情况下: not found在您的字典中将是-1。拥有一个位置可能比一个简单的存在检查更有用。
它与Excels基本相同。
Stack Overflow用户
发布于 2020-06-10 18:55:44
在old_data中检查此代码和相应的结果
import pandas as pd
import numpy as np
new_data = pd.read_excel('new_data.xlsx')
old_data = pd.read_excel('old_data.xlsx')
old_data['exists'] = np.nan
for each in list(old_data.loc[old_data.ID.isin(new_data['ID'])].index):
old_data['exists'].iloc[each] = 'Exists'
old_data['exists'].fillna('non-existent', inplace=True)
print(old_data)
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/62301106
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