如何按部分匹配字符串分组表格行并对数值列求和？

原始数据 #

预期结果 #

方法一：Excel 实现 #

1. 使用 SUMIF 函数（关键词明确场景） #

假设原始数据在A2:B5区域，将目标关键词（"Notorious BIG"、"2pac"）放在D2、D3单元格，在E2输入公式：

=SUMIF(A:A, "*"&D2&"*", B:B)

回车后下拉填充到E3，即可得到对应关键词的求和结果。

解释：*是通配符，代表任意长度字符，*"&D2&"*"表示匹配所有包含D2内容的行，再对B列数值求和。

2. 使用 Power Query 批量处理（更灵活） #

• 选中数据区域，点击「数据」选项卡 → 「从表格/区域」，导入Power Query编辑器
• 添加自定义列，输入公式提取核心艺人名称：

  if Text.Contains([Artist], "Notorious BIG") then "Notorious BIG" else if Text.Contains([Artist], "2pac") then "2pac" else [Artist]
  

• 选中新增的自定义列和Points列，点击「转换」选项卡 → 「分组依据」，选择自定义列为分组依据，操作选「求和」，目标列选Points
• 点击「关闭并上载」，即可得到分组求和后的表格。

方法二：Python（Pandas）实现 #

用pandas库可以快速完成批量处理：

import pandas as pd

# 构造原始数据（实际可通过pd.read_excel/pd.read_csv读取文件）
data = {
    "Artist": ["Notorious BIG", "Notorious BIG feat. blah blah", "2pac", "Dr.Dre feat. 2pac"],
    "Points": [34, 42, 20, 30]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义需要匹配的关键词列表
keywords = ["Notorious BIG", "2pac"]

# 新增分组列，匹配对应的核心艺人
def match_group(artist):
    for kw in keywords:
        if kw in artist:
            return kw
    return artist

df["Group"] = df["Artist"].apply(match_group)

# 分组求和并整理格式
result = df.groupby("Group")["Points"].sum().reset_index()
result.columns = ["Artist", "Points"]

print(result)

运行后输出结果：

Artist  Points
0  Notorious BIG      76
1           2pac      50

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Leon Hei