Pandas对比Excel数据并添加状态列技巧
还在手动对比Excel数据?本文教你使用Pandas轻松搞定!想要快速比较两个Excel文件的数据差异,并自动添加状态列吗?本文详细介绍了如何利用Python的Pandas库,实现Excel数据的自动化对比和分析。通过本文提供的完整代码示例,你将学会如何读取Excel文件、合并数据、指定比较列,并根据比较结果自动生成"Pass"或"Fail"状态列。更进一步,我们还将介绍如何使用Pandas的样式功能,高亮显示不同的单元格,使数据差异一目了然。告别繁琐的手工操作,提升数据分析效率,就从掌握Pandas Excel数据对比技巧开始!

本文档旨在指导你如何使用 Pandas 比较两个 Excel 文件中的数据,并基于比较结果添加一个 "Status" 列。我们将通过一个完整的 Python 脚本示例,演示如何读取 Excel 文件、合并数据、比较指定列,并根据比较结果生成 "Pass" 或 "Fail" 状态。此外,还会介绍如何使用 Pandas 的样式功能来高亮显示不同的单元格,以便更直观地查看比较结果。
Pandas Excel 数据比较及状态列添加教程
本教程将详细介绍如何使用 Pandas 库比较两个 Excel 文件的数据,并添加一个基于比较结果的 "Status" 列。我们将通过一个 Python 类来封装整个流程,使其更具可重用性和可维护性。
1. 环境准备
首先,确保你已经安装了 Pandas 库。如果没有安装,可以使用 pip 进行安装:
pip install pandas openpyxl
注意,这里同时安装了 openpyxl,因为它是 Pandas 用于读写 Excel 文件的常用引擎。
2. 代码实现
下面是完整的 Python 代码示例:
import pandas as pd
class ExcelComparator:
def __init__(self, src_file_name, src_sheet_name, src_pk, src_cols_to_compare, tgt_cols_to_compare, tgt_file_name,
tgt_sheet_name, tgt_pk, target_excel):
self.src_file_name = src_file_name
self.src_sheet_name = src_sheet_name
self.src_pk = src_pk
self.src_cols_to_compare = src_cols_to_compare
self.tgt_cols_to_compare = tgt_cols_to_compare
self.tgt_file_name = tgt_file_name
self.tgt_sheet_name = tgt_sheet_name
self.tgt_pk = tgt_pk
self.target_excel = target_excel
def highlight_cells(self, row):
styles = [''] * len(row)
pk_cols = [col for col in row.index if col in [self.src_pk, self.tgt_pk]]
for i, col in enumerate(row.index):
if i % 2 == 0 and col not in pk_cols:
src_col = col
tgt_col = row.index[i - 1] # Adjusted to get the previous column
if row[src_col] == row[tgt_col]:
styles[i], styles[i - 1] = 'background-color:lightgreen', 'background-color:lightgreen'
elif pd.isnull(row[src_col]) or pd.isnull(row[tgt_col]):
styles[i], styles[i - 1] = 'background-color:yellow', 'background-color:yellow'
else:
styles[i], styles[i - 1] = 'background-color:lightcoral', 'background-color:lightcoral'
return styles
def calculate_status(self, row):
for i in range(len(row.index) - 1, 0, -2):
src_col = row.index[i]
tgt_col = row.index[i - 1]
if row[src_col] != row[tgt_col]:
return 'Fail'
return 'Pass'
def read_and_compare(self):
src_df = pd.read_excel(self.src_file_name, sheet_name=self.src_sheet_name)
tgt_df = pd.read_excel(self.tgt_file_name, sheet_name=self.tgt_sheet_name)
result = src_df.merge(tgt_df, how='inner', left_on=self.src_pk, right_on=self.tgt_pk)
result_columns = [self.src_pk] + [col for pair in zip(self.src_cols_to_compare, self.tgt_cols_to_compare) for col
in pair]
result = result[result_columns]
result['Status'] = result.apply(self.calculate_status, axis=1)
result.style.apply(self.highlight_cells, axis=1).to_excel(self.target_excel)
# Example usage
comparator = ExcelComparator(
src_file_name='source.xlsx',
src_sheet_name='Sheet1',
src_pk='ID',
src_cols_to_compare=['Name', 'Salary'],
tgt_cols_to_compare=['FirstName', 'Sal'],
tgt_file_name='target.xlsx',
tgt_sheet_name='Sheet1',
tgt_pk='EMP_ID',
target_excel='result.xlsx'
)
comparator.read_and_compare()3. 代码详解
3.1 ExcelComparator 类
该类封装了 Excel 文件比较的所有逻辑。
- __init__ 方法: 初始化类的各种参数,包括源文件、目标文件、主键列、需要比较的列等。
- highlight_cells 方法: 用于高亮显示比较结果。如果源列和目标列的值相等,则使用浅绿色;如果值为空,则使用黄色;否则,使用浅珊瑚色。 注意,这里调整了索引,使得颜色可以正确对应。
- calculate_status 方法: 用于计算每一行的 "Status"。如果任何一对比较列的值不相等,则状态为 "Fail";否则,状态为 "Pass"。
- read_and_compare 方法: 读取源 Excel 文件和目标 Excel 文件,使用主键进行内连接,选择需要比较的列,计算 "Status" 列,并使用 highlight_cells 方法进行高亮显示,最后将结果写入目标 Excel 文件。
3.2 使用示例
在代码的最后,我们创建了一个 ExcelComparator 类的实例,并调用了 read_and_compare 方法来执行比较操作。你需要根据你的实际情况修改以下参数:
- src_file_name: 源 Excel 文件名。
- src_sheet_name: 源 Excel 文件中的 sheet 名。
- src_pk: 源 Excel 文件的主键列名。
- src_cols_to_compare: 源 Excel 文件中需要比较的列名列表。
- tgt_cols_to_compare: 目标 Excel 文件中需要比较的列名列表。
- tgt_file_name: 目标 Excel 文件名。
- tgt_sheet_name: 目标 Excel 文件中的 sheet 名。
- tgt_pk: 目标 Excel 文件的主键列名。
- target_excel: 结果 Excel 文件名。
4. 注意事项
- 确保源 Excel 文件和目标 Excel 文件都存在,并且指定的 sheet 名和列名都是正确的。
- 主键列的值必须是唯一的,否则可能会导致连接结果不正确。
- 如果需要比较的列的数据类型不一致,可能会导致比较结果不正确。建议在比较之前将数据类型转换为一致的类型。
- 本示例使用了内连接,这意味着只有在源 Excel 文件和目标 Excel 文件中都存在的主键值才会被包含在结果中。如果需要使用其他类型的连接,可以修改 merge 方法的 how 参数。
5. 总结
通过本教程,你学习了如何使用 Pandas 比较两个 Excel 文件的数据,并添加一个基于比较结果的 "Status" 列。你还学习了如何使用 Pandas 的样式功能来高亮显示不同的单元格,以便更直观地查看比较结果。这个方法可以帮助你快速有效地比较大量 Excel 数据,并找出其中的差异。
今天带大家了解了的相关知识,希望对你有所帮助;关于文章的技术知识我们会一点点深入介绍,欢迎大家关注golang学习网公众号,一起学习编程~
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