
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。
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。
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。
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()该类封装了 Excel 文件比较的所有逻辑。
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:
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。
以上就是使用 Pandas 比较 Excel 数据并添加状态列的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!
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