Python 使用pandas库实现Excel字典码表对照自动化处理

效果演示

对照前（紊乱数据）

对照后（一一对应）

Python代码示例

python 复制代码
# !/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
"""
Creator: wcw
Date: 2025/7/29
Description: 字典对照自动化处理
"""
import os
import pandas as pd


class PDExcel(object):
    def __init__(self):
        pass

    @classmethod
    def compa_excel(cls, dir_path, file_name, fillna_code="", fillna_name=""):
        """
        将未对照的Excel数据进行对照处理，将结果输出到新的sheet中
        :param file_name:Excel文件名
        :param fillna_code:空值编码默认值
        :param fillna_name:空值名称默认值
        :return:
        """

        # 读取Excel表数据
        print("开始读取Excel文件...")
        file_path = os.path.join(dir_path, file_name)
        sheet_data = pd.read_excel(
            io=file_path,
            sheet_name="SheetJS (2)",
            header=0,
            skiprows=0,
            dtype=str
        )
        print("读取Excel文件完成.")

        # 分别提取HIS字典和第三方字典内容
        his_data = sheet_data.loc[:, ["字典名称", "字典描述", "HIS字典代码", "HIS字典描述"]]
        vender_data = sheet_data.loc[:, ["第三方字典代码", "第三方字典描述"]]
        # print(his_data.at[0, "HIS字典代码"])
        # print(vender_data.get("第三方字典代码"))

        # 初始化对照前的字典数据
        columns = ["字典名称", "字典描述", "HIS字典代码", "HIS字典描述", "第三方字典代码", "第三方字典描述"]
        new_df = pd.DataFrame(data=None, columns=columns, dtype=str)
        new_df = pd.concat([new_df, his_data])
        # print(new_df)

        # 检索判断、对照处理
        print("处理对照中，请耐心等待...")
        for new_row in new_df.itertuples():
            # print(new_row)
            for vender_row in vender_data.itertuples():
                # if new_row.HIS字典描述 == vender_row.第三方字典描述:     # 精准匹配
                if str(new_row.HIS字典描述).find(str(vender_row.第三方字典描述)) != -1:    # 模糊匹配
                    new_df.at[new_row.Index, "第三方字典代码"] = vender_row.第三方字典代码
                    new_df.at[new_row.Index, "第三方字典描述"] = vender_row.第三方字典描述

            if pd.isna(new_df.at[new_row.Index, "HIS字典代码"]):
                new_df.drop(index=new_row.Index, inplace=True)  # inplace=True，修改原数据

        # 处理对照失败的默认值
        new_df.fillna({"第三方字典代码": fillna_code, "第三方字典描述": fillna_name}, inplace=True)
        # 得到对照后的字典数据
        print(new_df)
        print("处理对照完成.")

        # 修改原Excel数据
        print("开始输出到Excel...")
        new_df = new_df.astype(str)     # 指定数据类型，防止Excel自动转换
        # 使用ExcelWriter，可以在原Excel中新增sheet表，if_sheet_exists若sheet表存在的处理方式（overlay:直接覆盖内容保留原格式，replace:直接替换同名工作表‌‌）
        with pd.ExcelWriter(file_path, engine='openpyxl', mode='a', if_sheet_exists="overlay") as writer:
            new_df.to_excel(writer, sheet_name="SheetJS", columns=columns, index=False)  # index 是否写入行索引

        print("输出到Excel完成.")


if __name__ == '__main__':
    # 运行方法
    print("程序已启动...")
    dir_path = r"D:\PythonDemo\字典手工对照"
    file_name = "7 微ESB字典手工对照-家庭关系代码表.xlsx"
    fillna_code = "99"
    fillna_name = "非亲属"
    PDExcel.compa_excel(dir_path, file_name, fillna_code, fillna_name)
    print("程序结束.")
此毕*。转载请注明出处。*