我们给出了基于在多个工作表给定列中匹配单个条件来返回值的解决方案。本文使用与之相同的示例，但是将匹配多个条件，并提供两个解决方案：一个是使用辅助列，另一个不使用辅助列。 下面是3个示例工作表： ?...图3：工作表Sheet3 示例要求从这3个工作表中从左至右查找，返回Colour列中为“Red”且“Year”列为“2012”对应的Amount列中的值，如下图4所示的第7行和第11行。 ?...图4：主工作表Master 解决方案1：使用辅助列 可以适当修改上篇文章中给出的公式，使其可以处理这里的情形。首先在每个工作表数据区域的左侧插入一个辅助列，该列中的数据为连接要查找的两个列中数据。...16：使用VLOOKUP函数在多个工作表中查找相匹配的值（1）》。...先看看名称Arry2： =ROW(INDIRECT("1:10"))-1 由于将在三个工作表中执行查找的范围是从第1行到第10行，因此公式中使用了1:10。
在某个工作表单元格区域中查找值时，我们通常都会使用VLOOKUP函数。但是，如果在多个工作表中查找值并返回第一个相匹配的值时，可以使用VLOOKUP函数吗？本文将讲解这个技术。...最简单的解决方案是在每个相关的工作表中使用辅助列，即首先将相关的单元格值连接并放置在辅助列中。然而，有时候我们可能不能在工作表中使用辅助列，特别是要求在被查找的表左侧插入列时。...图3：工作表Sheet3 示例要求从这3个工作表中从左至右查找，返回Colour列中为“Red”对应的Amount列中的值，如下图4所示。 ?...B1:D10"),3,0) 其中，Sheets是定义的名称： 名称：Sheets 引用位置：={"Sheet1","Sheet2","Sheet3"} 在公式中使用的VLOOKUP函数与平常并没有什么不同...公式中的： COUNTIF(INDIRECT("'"&Sheets&"'!
在sheet2中，一列是员工姓名，一列是他们的对应工资。 vlookup函数就是在表格或数值数组的首列查找指定的数值，并由此返回表格或数组当前行中指定列处的数值。...一般是匹配条件容易记混，如果为FALSE或0，则返回精确匹配，如果找不到，则返回错误值 #N/A。如果 range_lookup 为TRUE或1，函数 VLOOKUP 将查找近似匹配值。...openpyxl 在Python中利用openpyxl库，就可以完成公式的填充。因此在使用openpyxl之前，需要安装好这个库。...然后通过for循环语句，循环第2行到最后一行，针对每一个B列单元格，我们都写入上述vlookup公式。最后记得保存一下即可。...不过需要注意，Python操作Excel的优势在于处理大数据、或者重复性工作。在本次案例中，使用openpyxl库向Excel中写入Vlookup函数多少有点大材小用了。
在 Pandas 中，索引可以设置为一个（或多个）唯一值，这就像在工作表中有一列用作行标识符一样。与大多数电子表格不同，这些索引值实际上可用于引用行。...在 Pandas 中，您使用特殊方法从/向 Excel 文件读取和写入。 让我们首先基于上面示例中的数据框，创建一个新的 Excel 文件。 tips.to_excel("....pandas 可以创建 Excel 文件、CSV 或许多其他格式。 数据操作 1. 列操作 在电子表格中，公式通常在单个单元格中创建，然后拖入其他单元格以计算其他列的公式。...； 如果匹配多行，则每个匹配都会有一行，而不仅仅是第一行； 它将包括查找表中的所有列，而不仅仅是单个指定的列； 它支持更复杂的连接操作； 其他注意事项 1....查找和替换 Excel 查找对话框将您带到匹配的单元格。在 Pandas 中，这个操作一般是通过条件表达式一次对整个列或 DataFrame 完成。
如下图1所示，在单元格区域A2:C16中是源数据，在单元格区域E2:G10中是想要的交叉表报告，显示每种产品的L和R的数量。 ? 图1 可以看出，每个查找的结果都是基于两个查找值。...注意，条件单元格在相同的行表示AND条件，在不同的行表示OR条件。 ? 图3 使用DGET函数的缺点是，公式不能向下复制。...图5 对查找列进行排序并使用近似匹配查找 当进行双值查找时，如果可以对源数据中的列进行排序，那么查找时使用近似匹配比精确匹配更快。...（因为精确匹配从头到尾遍历列，而近似匹配进行折半查找）如下图6所示，先对“L/R?”...图6 可以看到，公式中的MATCH函数省略了参数match_type，默认为执行近似匹配。 如果可以对查找列进行排序，那么可以使用LOOKUP函数处理数组操作，而无需按Ctrl+Shift+回车键。
、返回近似或精确匹配 - 指示为 1/TRUE 或 0/FALSE) 。...range_lookup （可选）一个逻辑值，该值指定希望 VLOOKUP查找近似匹配还是精确匹配：近似匹配 - 1/TRUE假定表中的第一列按数字或字母顺序排序，然后搜索最接近的值。...返回近似或精确匹配 - 指示为 1/TRUE 或 0/FALSE：即是准确找，还是近似找？0或者FALSE需要精确匹配。 ? 查找结果是的 玉玉所在的部门是 法务部。...利用数值控制钮实现可控选项 第一步 开启开发工具（已经开启的不需要重复操作）。在【开始】--【选项】--【自定义功能区】--【开发工具】勾选并确定。 第二步 插入数值控制钮，并调整大小及合适的位置。...如果数组具有多行和多列，并且row_num 或 column_num ，INDEX 返回数组中整个行或列的数组。 row_num 必需，除非column_num 存在。
标签：Python与Excel,pandas Excel的LOOKUP公式可能是最常用的公式之一，因此这里将在Python中实现Excel中查找系列公式的功能。...在最新的Office中，Microsfot推出了XLOOKUP公式，但它只在Office 365中可用。...图1 在Python中实现XLOOKUP 我们将使用pandas库来复制Excel公式，该库几乎相当于Python的电子表格应用程序。...在第一行中，我们用一些参数定义了一个名为xlookup的函数： lookup_value：我们感兴趣的值，这将是一个字符串值 lookup_array：这是源数据框架中的一列，我们正在查找此数组/列中的...pandas系列的一个优点是它的.empty属性，告诉我们该系列是否包含值或空，如果match_value为空，那么我们知道找不到匹配项，然后我们可以通知用户在数据中找不到查找值。
Pandas 在Pandas中可以结合NumPy生成由指定随机数(均匀分布、正态分布等)生成的矩阵，例如同样生成10*2的0—1均匀分布随机数矩阵为，使用一行代码即可：pd.DataFrame(np.random.rand...Pandas 在Pandas中，可直接对数据框进行条件筛选，例如同样进行单个条件(薪资大于5000)的筛选可以使用df[df['薪资水平']>5000]，如果使用多个条件的筛选只需要使用&(并)与|(或...数据去重 说明：对重复值按照指定要求处理 Excel 在Excel中可以通过点击数据—>删除重复值按钮并选择需要去重的列即可，例如对示例数据按照创建时间列进行去重，可以发现去掉了196 个重复值，保留了...数据合并 说明：将两列或多列数据合并成一列 Excel 在Excel中可以使用公式也可以使用Ctrl+E快捷键完成多列合并，以公式为例，合并示例数据中的地址+岗位列步骤如下 ?...Pandas 在Pandas中没有现成的vlookup函数，所以实现匹配查找需要一些步骤，首先我们读取该表格 ? 接着将该dataframe切分为两个 ?
③ 用于指定返回查询区域中第几列的值 ④ 决定函数的查找方式，如果为0或FASLE，用精确匹配方式，而且支持无序查找；如果为TRUE或被省略，则使用近似匹配方式，同时要求查询区域的首列按升序排序。...Tips： VLOOKUP函数第四参数被省略，在近似匹配模式下返回查询值的精确匹配值或近似匹配值。如果找不到精确匹配值，则返回小于查询值的最大值。...使用近似匹配时，查询区域的首列必须按升序排序，否则无法得到正确的结果。 逆向查询 如图，需要从B~E的数据表中，根据H3单元格的部门，查询对应的姓名。...然后在I3单元格输入以下公式，向下复制： =IFERROR(VLOOKUP(ROW(A1),A:C,3,0),"") ? Tips： C列的职务每重复出现一次，A列的序号增加1。...VLOOKUP函数使用1至N的递增序列作为查询值，使用A:C列作为查询区域，以精确匹配的方式返回与之相对应的B列的姓名。注意查找区域必须由辅助列A列开始。 最后将辅助列字体设置为白色或进行隐藏即可。
后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas 前言 匹配查找是数据处理中经常出现的场景，如果懂点 Excel 的，基本都会 vlookup 这公式，今天我们来看看...pandas 中是怎么做到 vlookup 一样的效果，并且是懒人模式的匹配。...本文结构： - 正常匹配(自带懒人模式) - 当数据源关键列有重复时，pandas 提醒模式(Excel 中你不会知道数据有问题) - 有时候需求真的有重复数据，看看怎么匹配重复中指定条件的记录 - DIY...看看数据： - 现在还是用名字匹配信息 - 但是数据源中，第一行的人名在其他部门也存在 看看匹配执行结果： - 代码仍然是一样 - 结果却多了一笔记录 > 这就是为什么写 Sql 关联多表时，我们都会很小心考虑表之间的颗粒度...> tips：在专栏第9节有详细讲解关于数据颗粒度的理解与实战场景 既然 pandas 的 merge 方法是按照关系数据库表连接设计的，那么自然有数据库中的"关系验证"功能： - merge 设置参数
仔细观察，会发现 “Account” 列前四行的数值在接下来的四行中重复，所以很明显存在重复的情况。同样地，“Dept” 列的前四行都包含 150 的值，而后四行包含 250 的值。...虽然这个数字在这个例子中是正确的：左表的 8 条记录中只有 6 条与右表相匹配，但要记住，预览可能被限制在每个表的 1,000（或更少）行。...在本章的第一个示例中，尝试基于 “Brand” 列（存在于两个表中）合并 “Sales” 和 “Inventory” 表将创建笛卡尔 “Product”，从而在输出中产生重复的 “Sales” 表中的数据行...请记住，这不是一个 “模糊” 匹配（在后面会讨论这个问题），而是要查找并返回等于或介于两个数据点之间的值。Excel 用户知道此处是 VLOOKUP 近似匹配的场景，如图 10-31 所示。...创建 Excel 或 DAX 公式，以计算异常表中未知项目（行）的数量，并将其返回到报表页面，以便于查看（每次刷新时，将能够看到未知项的计数是否为 0 ，或者转换表是否需要添加其他项）。
前言 Excel 中的 vlookup 函数有一个模糊查找选项，其内在原理为二分法查找，在 pandas 中同样有一样功能的方法。...，直接使用 sum 函数即可 第一行的记录比较特殊，这里简单处理，直接手工填充0(复杂处理就会sum公式变复杂一点) 同样道理，处理批次表： 注意把公式写在表的左方，方便后续处理(别跟我说 vlookup...配合数组公式可以右往左匹配，非常讨厌无关逻辑嵌套一起的东西) 现在可以直接使用 vlookup 了： 注意最后一个参数是1，模糊查找 这里有个前提是，右表的数值列必须为升序，否则结果可能出乎意料...---- pandas解决方法 pandas 中的做法基本上每一句代码就对应 Excel 中的一个操作： 行1、2：加载数据，不多说 行4、5：对2个表排序。...这其实是很关键一步，上面 Excel 操作中省去了这2个操作 行7、8：对应 Excel 中的求出"累计列"的操作 行10：pd.cut 相当于模糊查找的 vlookup 。
因为班级信息在表1学生信息表里，所以我们在表1里找查找。查找到姓名是猴子的行。经过查找，我们发现在表1里有个学生的姓名都叫做猴子，所以我们找到两行数据。 image.png 第3步，第几列。...精确查找会苦逼地查遍所有的数据，也就是从第一行开始往最后一行逐个查找，返回的是最后一个匹配到的值。精确查找，如果找不到查找的值，则返回错误值 #N/A。...vlookup的弱点是：当有多个查找值满足条件时，只会返回从上往下找到的第一个值。比如我们前面的例子中查找2个姓名是猴子的学生，只返回查到的第一个值。那么遇到这种重复值，怎么办呢？...image.png 在第2行单元格中输入公式：=C2&B2，这里&是将两个单元格的内容拼接在一起。 image.png 第2步，用辅助列作为vlookup的查找条件，就可以查找出来了。...这里要特别注意第4个参数精确找还是近似找那里设置为1，表示近似查找。 在使用vlookup函数时，在很多情况下使用的是精确匹配，而在进行分组时需要用模糊匹配，所以这里要输入“1”来进行模糊匹配。
因为班级信息在表1学生信息表里，所以我们在表1里找查找。查找到姓名是猴子的行。经过查找，我们发现在表1里有个学生的姓名都叫做猴子，所以我们找到两行数据。 第3步，第几列。...精确查找会苦逼地查遍所有的数据，也就是从第一行开始往最后一行逐个查找，返回的是最后一个匹配到的值。精确查找，如果找不到查找的值，则返回错误值 #N/A。...第4个参数是：准确找还是近似找。如果是近似匹配这个参数填1，如果是精确匹配填0。一般情况选0，表示精确匹配。 设置好这4个参数以后，点击确定。我们可以看到姓名猴子后面的班级是1班。...vlookup的弱点是：当有多个查找值满足条件时，只会返回从上往下找到的第一个值。比如我们前面的例子中查找2个姓名是猴子的学生，只返回查到的第一个值。那么遇到这种重复值，怎么办呢？...在第2行单元格中输入公式：=C2&B2，这里&是将两个单元格的内容拼接在一起。 第2步，用辅助列作为vlookup的查找条件，就可以查找出来了。 如何使用vlookup进行数据分组？
后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas 前言 Excel 中的 vlookup 函数有一个模糊查找选项，其内在原理为二分法查找，在 pandas 中同样有一样功能的方法...，直接使用 sum 函数即可 第一行的记录比较特殊，这里简单处理，直接手工填充0(复杂处理就会sum公式变复杂一点) 同样道理，处理批次表： 注意把公式写在表的左方，方便后续处理(别跟我说 vlookup...配合数组公式可以右往左匹配，非常讨厌无关逻辑嵌套一起的东西) 现在可以直接使用 vlookup 了： 注意最后一个参数是1，模糊查找 这里有个前提是，右表的数值列必须为升序，否则结果可能出乎意料...---- pandas解决方法 pandas 中的做法基本上每一句代码就对应 Excel 中的一个操作： 行1、2：加载数据，不多说 行4、5：对2个表排序。...这其实是很关键一步，上面 Excel 操作中省去了这2个操作 行7、8：对应 Excel 中的求出"累计列"的操作 行10：pd.cut 相当于模糊查找的 vlookup 。
标签：Python与Excel,pandas 在Excel中，我们可以通过单击功能区“数据”选项卡上的“删除重复项”按钮“轻松”删除表中的重复项。确实很容易！...然而，当数据集太大，或者电子表格中有公式时，这项操作有时会变得很慢。因此，我们将探讨如何使用Python从数据表中删除重复项，它超级简单、快速、灵活。...第3行和第4行包含相同的用户名，但国家和城市不同。 删除重复值 根据你试图实现的目标，我们可以使用不同的方法删除重复项。最常见的两种情况是：从整个表中删除重复项或从列中查找唯一值。...如果我们指定inplace=True，那么原始的df将替换为新的数据框架，并删除重复项。 图5 在列表或数据表列中查找唯一值 有时，我们希望在数据框架列的列表中查找唯一值。...pandas Series vs pandas数据框架 对于Excel用户来说，很容易记住他们之间的差异。数据框架是一个表或工作表，而pandas Series是该表/表中的一列。
第四个参数是决定函数的查找方式，如果为0，则是精确匹配方式。如果为1，则是近似匹配方式。...2.3 近似查询 在实际应用中，我们往往用到的是FALSE精确匹配，无须顾虑表格是否为升序排列（Truth近似匹配容易受此影响），万一没有查询到目标，也能迅速查找原因。...提示：VLOOKUP函数第四参数为TRUE时，在近似匹配模式下返回查询之的精确匹配值或者近似匹配值。如果找不到精确匹配值，则返回小于查询值的最大值。...=MATCH(查找的内容，查找的区域，匹配类型) 其中匹配类型包含1，0，-1 1或省略，查找小于或等于指定内容的最大值，而且指定区域必须按升序排序 0，查找等于指定内容的第一个数值 -1，查找大于或等于指定内容的最小值...公式为： =INDEX(A39:A48,MATCH(D39,B39:B48,0)) 先用MATCH函数，查找D39单元格的"秘书"在B列中所处的位置，得到结果为4，然后使用INDEX函数，在A列中返回第
标签：Python与Excel,pandas 这里，我们将学习如何在Python中实现常见的Excel操作——查找和替换数据。...图1 本文将演示在Python中查找和替换数据的两种方法。第一个是称之为“直接替换”，第二个是“条件替换”。 使用.replace()方法直接替换 顾名思义，此方法将查找匹配的数据并用其他数据替换。...有关完整的参数列表，可以查看pandas官方文档 全部替换 在Excel中，我们可以按Ctrl+H并替换所有值，让我们在这里实现相同的操作。...先导列第0行和第9行中的值已更新。 图2 带筛选的条件替换 该方法解决了直接替换法无法解决的一个问题，即当我们需要基于数据本身的值以外的一些条件来替换数据时。...在Excel中的解决方法是使用公式，比如=if（A1=”Kaworu Nagisa”，”Enemy”，”Ally”），然后向下拖动至所有行。
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