Python从一个Excel表格提取数据填到另一个表格

本文，用Python从一个Excel表格提取数据填到另一个表格，详情代码中注释都说明了，请亲们详细查阅：

#将要对填的两张xlsx表格放在同一个目录，并在下方指定该目录
路径='G:\\Xct\\python'
#“填写表”就是要填充数据的EXCEL表格
填写表='东璟府-备案管理人员工资表.xlsx'
#有些工作表第一行是大标题，第二或三行才是明细标题（如：姓名等）
#为节省程序运行时间，在这里事先指定好标题行，如：“姓名”在第
#3行，就在下面填“3”，类推。
填写表标题行=3
#“数据表”就是用来搜索数据（不修改，只当字典查）的EXCEL表格
数据表='三项目备案人员银行账号汇总.xlsx'
数据表标题行=1
#由于EXCEL表格排版多种多样，为简化模型，本代码只自动搜索并
#填充一列数据，亲们如果要填充多列，可自行加一个循环，或修改
# 下面这个数字，反复运行本代码，即可实现多列数据的填充（本代
# 码总是在列后一列后面新增一列来填充数据，所以不会造成数据覆盖）
#数据表要填充的列是指：例如，一张表中有一列是“银行账号”，而
#另一张表则没有，现要将前一张表（数据表）的“银行账号”这一列
# 的数据填充到后一张表（填写表）中，那么“银行账号”这列所在的
# 列数，就填在这下面。
数据表要填充的列=2
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#导入日志模块
import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,format='%(asctime)s-%(levelname)s:%(message)s')
logging.disable(logging.CRITICAL)
#logging.debug(变量)
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#切换工作目录
import os
原工作目录 = os.getcwd()
logging.debug(f'原工作目录:%s' % (原工作目录))
#预存储工作目录
os.chdir(路径)
现工作目录 = os.getcwd()
logging.debug(f'现工作目录:%s' % (现工作目录))
#切换到工作目录
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#读取填写表
#读取Excel文件，需要导入相关函数
#coding=gbk
import openpyxl
from openpyxl import load_workbook
要填写的表格 = load_workbook(填写表)
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# 获得所有sheet的名称
#print(f'该工作簿共有如下工作表：\n{要填写的表格.get_sheet_names()}')
#--------------------没有意义的分割符---------------------
# 获得当前正在显示的sheet, 也可以用wb.get_active_sheet()
工作表 = 要填写的表格.active
#print(f'获得当前正在显示的工作表：{工作表}')
#print(f'获得当前正在显示的工作表名：{工作表.title}')
#--------------------没有意义的分割符---------------------
# 获得最大列和最大行
最大列数=工作表.max_column
#print('最大列数:', 工作表.max_column)
最大行数=工作表.max_row
#print('最大行数:', 工作表.max_row)
#--------------------没有意义的分割符---------------------
#定位“姓名”列
for 变量 in range(1,最大列数+1):
    单元格= 工作表.cell(row=填写表标题行, column=变量)
    if 单元格.value=='姓名':
        姓名列=单元格.column
        #print(姓名列)
#--------------------没有意义的分割符---------------------
'''
#遍历姓名
for 行变量 in range(填写表标题行+1,最大行数):
    单元格 = 工作表.cell(row=行变量, column=姓名列)
    if not 单元格.value==None:
        print(单元格.value)
'''
#--------------------没有意义的分割符---------------------

#读取数据表
要查找的表格 = load_workbook(数据表)
#--------------------没有意义的分割符---------------------
#获得当前正在显示的工作表
数据工作表 = 要查找的表格.active
#print(f'获得当前正在显示的工作表：{数据工作表.title}')
#--------------------没有意义的分割符---------------------
# 获得最大列和最大行
数据表最大列数=数据工作表.max_column
#print('数据表最大列数:', 数据工作表.max_column)
数据表最大行数=数据工作表.max_row
#print('数据表最大行数:', 数据工作表.max_row)
#--------------------没有意义的分割符---------------------
#定位“数据姓名”列
for 数据变量 in range(1,数据表最大行数+1):
    数据单元格= 数据工作表.cell(row=数据表标题行, column=数据变量)
    if 数据单元格.value=='姓名':
        数据姓名列=数据单元格.column
        #print(数据姓名列)
#--------------------没有意义的分割符---------------------
'''
#遍历数据表姓名
for 数据行变量 in range(数据表标题行+1,数据表最大行数):
    数据单元格 = 数据工作表.cell(row=数据行变量, column=数据姓名列)
    if not 数据单元格.value==None:
        print(数据单元格.value)
'''
#--------------------没有意义的分割符---------------------
#遍历填写表姓名
for 行变量 in range(填写表标题行+1,最大行数):
    单元格 = 工作表.cell(row=行变量, column=姓名列)
    if not 单元格.value==None:
        填写表姓名=单元格.value
        #遍历数据表姓名
        for 数据行变量 in range(数据表标题行 + 1, 数据表最大行数):
            数据单元格 = 数据工作表.cell(row=数据行变量, column=数据姓名列)
            if not 数据单元格.value == None:
                数据表姓名=数据单元格.value
                #搜索两表姓名
                if 填写表姓名==数据表姓名:
                    #在填写表的最后一列后面，新增一列，用来填充搜索结果
                    修改填写表单元格=工作表.cell(row=行变量, column=最大列数+1)
                    #定位到数据表的数据单元格，并获取它的值（搜索的结果）
                    数据表数据源单元格=数据工作表.cell(row=数据行变量, column=数据表要填充的列)
                    #将“搜索结果”填入“填写表”的当前工作表中的最后一列
                    修改填写表单元格.value = 数据表数据源单元格.value
                    #print (f'{填写表姓名}的银行账号是：{修改填写表单元格.value}')
#--------------------没有意义的分割符---------------------
#保存表格
要填写的表格.save(填写表)
#--------------------没有意义的分割符---------------------
# 打开修改后的Excel表格文件
import os
os.startfile(路径+'//'+填写表)
#--------------------没有意义的分割符---------------------
'''
写在后面的话：
1，为了防止各个工作表格式不同而出错，我就不再遍历所有工作
表了，需要在同一个工作簿中填充多张工作表的亲，可自行将要
填充数据的工作表前置展示，然后保存退出，运行一下上述代码
就会自动填充当前工作表。
2，需要注意的是：
如果要修改的EXCEL表格被打开着，会造成出错，无法保存，所
以，运行代码前，需要先退出要修改的EXCEL表格。
3，日志模块可以删掉，代码中已经关闭了，这是测试时用的
4，作为国人，我讨厌英文，所以能用中文的地方尽量用中文，
习惯看鸟语的亲敬请见谅。
5，我是初学者，代码中做了大量注释，供自己学习、复习用，嫌
我烦的亲还望海涵。如有错误或更简便的方法，还请直言不讳。
6，除了用openpyxl，还有其它的模块也能实现。我学Python不为
考级，故不考虑孔已己那样的“回字有几种写法”，只要能解决现
实问题，一招制敌足矣。对其它模块感兴趣的亲，可以参考后面
我问ChatGPT要来的答案——pandas库和xlrd库
                                                                            ——将出东方 2023-03-23
'''
#以下是GhatGPT的原文，一字未改，但请自行测试：
'''
当然可以！以下是一个使用Python和openpyxl库修改Excel单元格并
保存的示例代码：
首先，确保已安装openpyxl库：
```
pip install openpyxl
```

接下来，可以使用以下代码作为模板：
import openpyxl
# 加载Excel文档
workbook = openpyxl.load_workbook('example.xlsx')
# 选择要编辑的工作表
worksheet = workbook['Sheet1']
# 修改单元格内容
worksheet['A1'] = 'Hello World!'
# 保存修改后的Excel文档
workbook.save('example.xlsx')
```

在这个示例中，我们首先使用 `load_workbook()` 方法加载了一个
名为 `example.xlsx` 的Excel文档。然后，我们选择要编辑的工作表，
这里是 `Sheet1`。接着，我们使用 `worksheet['A1']` 访问了单元格
 `A1` 并将其内容修改为 `Hello World!`。最后，我们使用 `save()` 方
 法保存了修改后的Excel文档。

希望这可以帮到你！
'''
#在我的追问下，GhatGPT给出的另外两个方法：
'''
好的，这是一个很常见的任务，你需要使用Python的pandas库来读
取和写入Excel表格，以及使用xlrd库来搜索数据。下面是一个基本
的代码框架，你可以根据自己的需要进行修改和扩展：

```python
import pandas as pd
import xlrd

# 读取要搜索的Excel表格
search_file = xlrd.open_workbook('search.xlsx')
search_sheet = search_file.sheet_by_index(0)

# 读取要填写数据的Excel表格
target_file = pd.read_excel('target.xlsx')

# 遍历搜索表格中的每一行，查找匹配的数据并填写到目标表格中
for row_idx in range(1, search_sheet.nrows):
    search_value = search_sheet.cell(row_idx, 0).value  # 获取要搜索的数据
    target_row = target_file[target_file['列名'] == search_value]  # 在目标表格中查找匹配的行
    if not target_row.empty:
        # 如果找到匹配的行，则将搜索表格中的数据填写到目标表格中
        target_file.at[target_row.index[0], '要填写的列名'] = search_sheet.cell(row_idx, 1).value

# 保存目标表格
target_file.to_excel('target.xlsx', index=False)
```

在上面的代码中，你需要将其中的`search.xlsx`和`target.xlsx`替换
为你实际使用的文件名，并将`列名`和`要填写的列名`替换为你实
际使用的列名。你还需要安装xlrd和pandas库，如果你还没有安装
的话。
'''
#还有一个方法：
'''
好的，这个任务可以使用Python中的pandas库来完成。首先，我们
需要安装pandas库，这可以通过在终端中运行以下命令来完成：

```
pip install pandas
```

然后，我们需要导入pandas库并读取要搜索的Excel表格和要填入
数据的Excel表格。假设要搜索的Excel表格名为“search.xlsx”，要
填入数据的Excel表格名为“output.xlsx”，则可以使用以下代码来完
成：

```python
import pandas as pd

# 读取要搜索的Excel表格
df_search = pd.read_excel('search.xlsx')

# 读取要填入数据的Excel表格
df_output = pd.read_excel('output.xlsx')
```

接下来，我们可以使用pandas库中的merge函数将两个表格合并。
假设要在要填入数据的Excel表格中填入名为“John”的人的数据，
则可以使用以下代码：

```python
# 将两个表格合并
df_merged = pd.merge(df_output, df_search[df_search['Name'] == 'John'], on='ID', how='left')

# 在要填入数据的Excel表格中填入搜索到的数据
df_merged.loc[df_merged['Name_y'].notna(), 'Data'] = df_merged['Data'] + df_merged['Name_y']

# 删除不需要的列
df_merged = df_merged.drop(['Name_y'], axis=1)

# 保存结果到要填入数据的Excel表格中
df_merged.to_excel('output.xlsx', index=False)
```

这个代码将在要填入数据的Excel表格中搜索名为“John”的人，然
后将他们的数据填入“Data”列中。最后，结果将保存到要填入数
据的Excel表格中。
'''