如何使用Python匹配两个Excel表行数据，填充对应列值

1. 安装依赖库 #

执行以下命令安装处理Excel所需的库：
pip install pandas openpyxl

2. 完整代码 #

import pandas as pd

# 读取两个Excel文件，替换为你本地的实际文件路径
# sheet_name填工作表序号（从0开始计数）或工作表名称
df_excel1 = pd.read_excel("excel1.xlsx", sheet_name=0)
df_excel2 = pd.read_excel("excel2.xlsx", sheet_name=0)

# 构建标签和数值的映射字典
label_value_map = dict(zip(df_excel2["Network Label"], df_excel2["Value"]))

# 按标签匹配填充Amount列
df_excel1["Amount"] = df_excel1["Group Summary Label"].map(label_value_map)

# 导出结果到新文件，不覆盖原文件避免数据丢失
df_excel1.to_excel("已填充的excel1.xlsx", index=False, engine="openpyxl")

3. 代码说明 #

• pandas是常用的表格数据处理库，openpyxl是用来读写xlsx格式文件的依赖
• 先把两个Excel的内容读入内存中的表格结构（DataFrame）
• 把Excel2的标签和对应值做成映射字典，匹配时直接查表效率很高
• map方法会自动根据Group Summary Label的内容去字典里找对应值，赋值给Amount列
• 导出时index=False表示不把pandas自动生成的行序号导出到Excel里

注意事项 #

如果两个文件的标签内容存在大小写差异、前后有空格的情况，匹配会失败，你可以先对标签列做一下清洗再匹配，比如统一转小写、去掉首尾空格：

# 清洗标签列的示例
df_excel1["Group Summary Label"] = df_excel1["Group Summary Label"].str.strip().str.lower()
df_excel2["Network Label"] = df_excel2["Network Label"].str.strip().str.lower()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Bobby