在日常工作中，我们经常需要处理大量的Excel数据。当多个表格经过多人之手时，数据输入规范的不一致性往往成为数据处理的难题。尤其是当需要使用Vlookup进行多表匹配时，因数据格式的差异导致匹配失败的情况屡见不鲜。而Python自动化办公工具的出现，则为解决这类问题提供了强大的支持。 近期，我就遇到了这样一个挑战：需要匹配两个Excel表中的数据，但匹配列的数据是多个人经手的，格式存在较大的差异。具体来说，匹配列的数据非常相近却又不同，比如同一数据在一个表里是Solid carbon tipUltra light Spinn 195 Up to 35g Light FAST，在另一个表里就变成了Ultra light Spinn Solid carbon tip 195 Up to 35g FASTLight 也就是数据的基本元素是相同的，只不过是字符顺序、大小写、空格不尽相同，面对这样的问题，传统的Vlookup方法显然无法满足需求。虽然Vlookup提供了模糊匹配的功能，但其在处理大小写、空格以及字符顺序等方面无法进行规则自定义，往往难以得到准确的结果。 Python自动化办公工具，为我们提供了更加灵活和强大的数据处理能力。通过编写自定义的模糊匹配规则，我们可以轻松实现对大小写、空格以及字符顺序的忽略，从而实现精确的数据匹配。 import pandas as pd import re # 读取两个Excel文件 df1 = pd.read_excel('file1.xlsx') df2 = pd.read_excel('file2.xlsx') # 定义一个函数来预处理字符串，以忽略大小写、空格和字符顺序 def preprocess_string(s): # 转换为小写 s = s.lower() # 移除多余的空格 s = re.sub(r'\s+', ' ', s).strip() # 分割字符串为字符列表，然后排序 s = ''.join(sorted(s)) return s # 对df1和df2中需要匹配的列进行预处理 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) # 创建一个空列来存储匹配结果 df1['matched_data'] = None # 遍历df1，尝试在df2中找到匹配项 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: # 假设每个处理后的字符串在df2中只匹配一次，取第一个匹配项 df1.at[index, 'matched_data'] = matches['data_column'].iloc[0] # 假设'data_column'是df2中你想要匹配的数据列名 else: # 如果没有找到匹配项，可以保持为None或者设置为其他默认值 pass # 移除预处理列（如果需要） df1 = df1.drop(columns=['column_to_match_processed']) # 保存结果到新的Excel文件 df1.to_excel('matched_data.xlsx', index=False)请注意，上面的脚本假设df1中的column_to_match是你要匹配的列，而df2中的column_to_match_against是你要与之匹配的列。同时，假设df2中有一个名为data_column的列，其中包含你想要从df2中获取的数据。你需要将这些列名替换为你实际Excel文件中的列名，preprocess_string函数可以根据自己的需要自定义任意的规则。 此外，这个脚本假设每个处理后的字符串在df2中只匹配一次。如果可能存在多个匹配项，你需要决定如何处理这种情况（例如，取第一个、最后一个、随机一个，或者所有匹配项）。