在日常工作中，我們經常需要處理大量的Excel數據。當多個表格經過多人之手時，數據輸入規範的不一致性往往成爲數據處理的難題。尤其是當需要使用Vlookup進行多表匹配時，因數據格式的差異導致匹配失敗的情況屢見不鮮。而Python自動化辦公工具的出現，則爲解決這類問題提供了強大的支持。 近期，我就遇到了這樣一個挑戰：需要匹配兩個Excel表中的數據，但匹配列的數據是多個人經手的，格式存在較大的差異。具體來說，匹配列的數據非常相近卻又不同，比如同一數據在一個表裏是Solid carbon tipUltra light Spinn 195 Up to 35g Light FAST，在另一個表裏就變成了Ultra light Spinn Solid carbon tip 195 Up to 35g FASTLight 也就是數據的基本元素是相同的，只不過是字符順序、大小寫、空格不盡相同，面對這樣的問題，傳統的Vlookup方法顯然無法滿足需求。雖然Vlookup提供了模糊匹配的功能，但其在處理大小寫、空格以及字符順序等方面無法進行規則自定義，往往難以得到准確的結果。 Python自動化辦公工具，爲我們提供了更加靈活和強大的數據處理能力。通過編寫自定義的模糊匹配規則，我們可以輕松實現對大小寫、空格以及字符順序的忽略，從而實現精確的數據匹配。 import pandas as pd import re # 讀取兩個Excel文件 df1 = pd.read_excel('file1.xlsx') df2 = pd.read_excel('file2.xlsx') # 定義一個函數來預處理字符串，以忽略大小寫、空格和字符順序 def preprocess_string(s): # 轉換爲小寫 s = s.lower() # 移除多余的空格 s = re.sub(r'\s+', ' ', s).strip() # 分割字符串爲字符列表，然後排序 s = ''.join(sorted(s)) return s # 對df1和df2中需要匹配的列進行預處理 df1['column_to_match_processed'] = df1['column_to_match'].apply(preprocess_string) df2['column_to_match_against_processed'] = df2['column_to_match_against'].apply(preprocess_string) # 創建一個空列來存儲匹配結果 df1['matched_data'] = None # 遍曆df1，嘗試在df2中找到匹配項 for index, row in df1.iterrows(): processed_string = row['column_to_match_processed'] matches = df2[df2['column_to_match_against_processed'] == processed_string] if not matches.empty: # 假設每個處理後的字符串在df2中只匹配一次，取第一個匹配項 df1.at[index, 'matched_data'] = matches['data_column'].iloc[0] # 假設'data_column'是df2中你想要匹配的數據列名 else: # 如果沒有找到匹配項，可以保持爲None或者設置爲其他默認值 pass # 移除預處理列（如果需要） df1 = df1.drop(columns=['column_to_match_processed']) # 保存結果到新的Excel文件 df1.to_excel('matched_data.xlsx', index=False)請注意，上面的腳本假設df1中的column_to_match是你要匹配的列，而df2中的column_to_match_against是你要與之匹配的列。同時，假設df2中有一個名爲data_column的列，其中包含你想要從df2中獲取的數據。你需要將這些列名替換爲你實際Excel文件中的列名，preprocess_string函數可以根據自己的需要自定義任意的規則。 此外，這個腳本假設每個處理後的字符串在df2中只匹配一次。如果可能存在多個匹配項，你需要決定如何處理這種情況（例如，取第一個、最後一個、隨機一個，或者所有匹配項）。