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首先Excel文件多表对多表之间的匹配(VLOOKUP),有多种办法，

1：将Excel文件导入Mysql或其他数据库,然后将两种表合并成一张表，接着用数据库匹配

2：将两种表内容，复制粘贴到一起，各自分别保存成一张表，然后VLOOUP，这是最普通的做法

3：将想要匹配的多张表的匹配项做成json文件，然后合并多个json文件，接着用想要匹配的表依次去匹配合并后的json，这样有个好处，就是速度快，而且是每个单独分开的

我今天分享的是第三种方法，下面我用小例子，来说明一下我的需求:

首先我有三张虚拟表，表头如下，其中字段：【证件号】，是空的，它的值是通过姓名(假设姓名是为一项)，去另外3张表里去匹配，当然可能匹配不到

下面是原始表（我工作中遇到的是30张表!!!）

下面三张是想要匹配的表（我工作中遇到的实际情况是30多张表，每张表90多万行🤣）

所以到这里，我的需求已经显而易见了，这里的表数据量都是比较少的，实际情况上面也讲了，数据量非常庞大，那么如何解决呢，我分成了4步

第 1 步

先将所有数据转换成csv格式

代码

import os
import time
import pandas as pd  # 导入pands库
def xlsx2csv():# 读取xlsx数据t1 = time.time()for f in os.listdir("原始表/"):data = pd.read_excel("原始表/" + f, index_col=0)  # 设置index_col=0，写入文件时第一列不会存在序列号data.to_csv("csv版" + f + '.csv', encoding='utf-8')  # 将数据写入csv文件print("写入完成......")t2 = time.time()print(t2 - t1)
xlsx2csv()

第2 步

将匹配项转为json文件

下面这行代码是准备做字典，元组中的第一个参数是键，第二参数是值（可以拼接写法,如d[1]+d[2]，或这用符号隔开方便切割，如d[1]+‘-’+d[2]）

list_a.append((d[0], d[0])) 1

其实我这个代码是可以包含重复的键的，如若包含重复的键，它会把多个值放在列表里

具体的大家可以查看这篇文章：python一键多值

下面视频中我的值的索引写错了，大家忽略，后来我改了，但是视频已经录好了看🤣

代码

import csv
import os
from collections import defaultdict
def write_json():for f in os.listdir("./csv版/"):with open("./csv版/" + f, newline='', encoding='utf-8') as csvfile:# 读取 CSV 文件内容reader = csv.reader(csvfile, delimiter=',', quotechar='"')# 遍历 CSV 文件中的每一行数据print(f, "加载完毕")list_a = []  # 列表用来存放 (A列,B列) 的元组，所有的数据for d in reader:# 处理每一行数据# print(d)list_a.append((d[0], d[0]))  # 这个就不翻译了吧，添加数据d = defaultdict(list)  # 创建字典for key, value in list_a:d[key].append(value)  # 省去了if判断语句，添加字典with open(f"./json文件/{f.split('.')[0]}.json", "w", encoding="utf-8") as f2:f2.write(json.dumps(d, ensure_ascii=False))  # 写入json，防止乱码write_json()

第 3步

合并上一步的json文件。

代码

import json
import os
def merge_json():# 定义要合并的json文件路径# 定义合并后的json文件路径# 定义一个空的字典，用于存储合并后的json数据merged_data = {}# 遍历所有的json文件，将数据合并到merged_data中for file in os.listdir("./json文件/", ):with open("./json文件/" + file, 'r', encoding="utf-8") as f:data = json.load(f)merged_data.update(data)print(file)# 将合并后的json数据写入到merged_file中with open("合并json/mergr.json", 'w', encoding="utf-8") as f:json.dump(merged_data, f, ensure_ascii=False)  # 防止中文乱码print("合并成功！")merge_json()

第 4 步，最后一步啦！！

1、 把第一步的转换成功的csv文件，放入文件夹【数据源】准备读取

2、加载刚刚合并后的json文件

3、开始匹配

4、保存

奉上完整版代码

'''作者：一晌小贪欢
手机：xxxx
'''# xlsx文件转csv文件
import csv
import json
import os
import time
from collections import defaultdict
import pandas as pd  # 导入pands库def xlsx2csv():# 读取xlsx数据t1 = time.time()for f in os.listdir("原始表/"):data = pd.read_excel("原始表/" + f, index_col=0)  # 设置index_col=0，写入文件时第一列不会存在序列号data.to_csv("csv版" + f + '.csv', encoding='utf-8')  # 将数据写入csv文件print("写入完成......")t2 = time.time()print(t2 - t1)
xlsx2csv()def write_json():for f in os.listdir("./csv版/"):with open("./csv版/" + f, newline='', encoding='utf-8') as csvfile:# 读取 CSV 文件内容reader = csv.reader(csvfile, delimiter=',', quotechar='"')# 遍历 CSV 文件中的每一行数据print(f, "加载完毕")list_a = []  # 列表用来存放 (A列,B列) 的元组，所有的数据for d in reader:# 处理每一行数据# print(d)list_a.append((d[0], d[1]))  # 这个就不翻译了吧，添加数据d = defaultdict(list)  # 创建字典for key, value in list_a:d[key].append(value)  # 省去了if判断语句，添加字典with open(f"./json文件/{f.split('.')[0]}.json", "w", encoding="utf-8") as f2:f2.write(json.dumps(d, ensure_ascii=False))  # 写入json，防止乱码write_json()def merge_json():# 定义要合并的json文件路径# 定义合并后的json文件路径# 定义一个空的字典，用于存储合并后的json数据merged_data = {}# 遍历所有的json文件，将数据合并到merged_data中for file in os.listdir("./json文件/", ):with open("./json文件/" + file, 'r', encoding="utf-8") as f:data = json.load(f)merged_data.update(data)print(file)# 将合并后的json数据写入到merged_file中with open("合并json/mergr.json", 'w', encoding="utf-8") as f:json.dump(merged_data, f, ensure_ascii=False)  # 防止中文乱码print("合并成功！")merge_json()def main():t1 = time.time()with open("合并json/mergr.json", "r", encoding="utf-8") as f:res = json.load(f)t2 = time.time()print(t2 - t1)for f_n in os.listdir("./数据源/"):with open("./结果/" + f_n, "w", newline='', encoding="utf-8") as f1:f1 = csv.writer(f1)f1.writerow(['姓名','地址','电话','电子邮件','出生日期','公司','职位','信用卡号码','IBAN','IP地址','证件号'])with open("./数据源/" + f_n, newline='', encoding='utf-8') as csvfile:# 读取 CSV 文件内容reader = csv.reader(csvfile, delimiter=',', quotechar='"')# 遍历 CSV 文件中的每一行数据print(f_n, "加载完毕")count = 0for d in reader:count+=1if count == 1:continueid_ = res.get(d[0], '-')if id_ != '-':id_ = id_[0]d[-1] = id_f1.writerow(d)main()

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