详解Python如何实现对比两个Excel数据差异

目录
  • 1、引言
  • 2、代码实战
  • 3、总结

1、引言

小丝：鱼哥，还记得上次写的把数据库的查询结果写入到excel这个脚本不。

小鱼：嗯… 可以说不记得吗

小丝：我猜你就记得。

小鱼：你…说…啥？？

小丝：我说，你记得这个脚本。

小鱼：啊？ 你说去洗澡？

小丝：鱼哥，别闹，正儿八经的。

小鱼：啊… 你说还要做SPA 。

小丝：鱼哥，你这…

小鱼：啊… 你问我什么时间方便？

小丝：鱼哥！！！！！！！！！！！！

小鱼：昂，咋了。

小丝：你要是再帮我写个脚本，咱就去洗澡。

小鱼：哦，洗完澡还要吃烧烤？？

小丝：鱼哥，只要你能帮我写完脚本， 这都好说。

小鱼：那你说吧，啥脚本？

小丝：我要把对比两个Excel表的数据，把不一样的给提示出来。

小鱼：就这…

小丝：对啊， 就这。

2、代码实战

按照小丝的要求， 就是把两个差异的excel数据库给对比出来。

由于咱们是高端人士，

所以，咱们进行一些优化。

把对比的差异数据高亮；

把差异数据 重新保存到excel表中；

代码示例

# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time   : 2022-11-20
# @Author : Carl_DJ

"""
实现功能：
    1、对比两个excel表中的内容，
    2、对差异的结果写入新的excel表中

"""

from openpyxl.styles import PatternFill
from openpyxl.styles import colors,Font
import openpyxl as vb

#读取 需要对比的excel表
workbook_a = vb.load_workbook(r'表1.xlsx')
workbook_b = vb.load_workbook(r'表2.xlsx')
#读取需要对比的sheet名
sheet_a = workbook_a['Sheet1']
sheet_b = workbook_b['Sheet1']
#遍历所有的行与列
maxrow = sheet_a.max_row
maxcolumn = sheet_b.max_column

#循环对比表格的所有单元格数据
for i in range(1,maxrow):
    for j in range(1,maxcolumn):
        cell_a = sheet_a.cell(i,j)
        cell_b = sheet_b.cell(i,j)
        #如果有差异数据，就标识出来(蓝色加粗字体，黄色填充)，
        if cell_a.value != cell_b.value:
            cell_a.fill = PatternFill("solid",fgColor='FFFF00')
            cell_a.font = Font(color=colors.BLUE,bold=True)
            cell_b.fill = PatternFill("solid",fgColor='FFFF00')
            cell_b.font = Font(color=colors.BLUE,bold=True)
#差异结果存入新的excel表中
workbook_a.save('表1_差异结果.xlsx')
workbook_b.save('表2_差异结果.xlsx')

print("执行对比完成")

运行结果

3、总结

看到这里，今天的分享就要结束了。

今天主要通过 使用的是openpyx模块，进行excel数据的对比。

如果你对openpyx模块不太了解， 那直接百度搜索"openpyx" 即可。

到此这篇关于详解Python如何实现对比两个Excel数据差异的文章就介绍到这了,更多相关Python对比Excel数据差异内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！

赞 (0)

相关推荐

  • python验证多组数据之间有无显著差异

    python验证多组数据之间有无显著差异

    目录 一.方差分析 1.单因素方差分析 二.卡方检验 一.方差分析 1.单因素方差分析 通过箱线图可以人肉看出10组的订单量看起来差不多,为了更科学比较10组的订单量有无显著差异,我们可以利用方差分析 from statsmodels.formula.api import ols from statsmodels.stats.anova import anova_lm model = ols('orders~C(label)',data=need_data).fit() anova_table

  • Python如何查看两个数据库的同名表的字段名差异

    Python如何查看两个数据库的同名表的字段名差异

    目录 查看两个数据库的同名表的字段名差异 问题描述 解决方案 mysql-utilities Python数据库之间差异对比 查看两个数据库的同名表的字段名差异 问题描述 开发过程中有多个测试环境,测试环境 A 加了字段,测试环境 B 忘了加,字段名对不上,同一项目就报错了 CREATE DATABASE `a` CHARACTER SET 'utf8' COLLATE 'utf8_general_ci'; CREATE DATABASE `b` CHARACTER SET 'utf8' COL

  • python 如何快速找出两个电子表中数据的差异

    最近刚接触python,找点小任务来练练手,希望自己在实践中不断的锻炼自己解决问题的能力. 公司里会有这样的场景:有一张电子表格的内容由两三个部门或者更多的部门用到,这些员工会在维护这些表格中不定期的跟新一些自己部门的数据,时间久了,大家的数据就开始打架了,非常不利于管理.怎样快速找到两个或者多个电子表格中数据的差异呢? 解决办法: 1. Excel自带的方法(有兴趣的自行百度) 2. python 写一个小脚本 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8

  • 详解Python如何实现对比两个Excel数据差异

    目录 1.引言 2.代码实战 3.总结 1.引言 小丝:鱼哥,还记得上次写的把数据库的查询结果写入到excel这个脚本不. 小鱼:嗯… 可以说不记得吗 小丝:我猜你就记得. 小鱼:你…说…啥?? 小丝:我说,你记得这个脚本. 小鱼:啊? 你说去洗澡? 小丝:鱼哥,别闹,正儿八经的. 小鱼:啊… 你说还要做SPA . 小丝:鱼哥,你这… 小鱼:啊… 你问我什么时间方便? 小丝:鱼哥!!!!!!!!!!!! 小鱼:昂,咋了. 小丝:你要是再帮我写个脚本,咱就去洗澡. 小鱼:哦,洗完澡还要吃烧烤??

  • 详解Python之Scrapy爬虫教程NBA球员数据存放到Mysql数据库

    详解Python之Scrapy爬虫教程NBA球员数据存放到Mysql数据库

    获取要爬取的URL 爬虫前期工作 用Pycharm打开项目开始写爬虫文件 字段文件items # Define here the models for your scraped items # # See documentation in: # https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/items.html import scrapy class NbaprojectItem(scrapy.Item): # define the fields for yo

  • 详解Python文件修改的两种方式

    文件的数据是存放于硬盘上的,因而只存在覆盖.不存在修改这么一说,我们平时看到的修改文件,都是模拟出来的效果,具体的说有两种实现方式. 一.方式一 将硬盘存放的该文件的内容全部加载到内存,在内存中是可以修改的,修改完毕后,再由内存覆盖到硬盘(word,vim,nodpad++等编辑器). import os with open('37r.txt') as fr, \ open('37r_swap.txt', 'w') as fw: data = fr.read() # 全部读入内存,如果文件很大,

  • 详解Python中四种关系图数据可视化的效果对比

    详解Python中四种关系图数据可视化的效果对比

    python关系图的可视化主要就是用来分析一堆数据中,每一条数据的节点之间的连接关系从而更好的分析出人物或其他场景中存在的关联关系. 这里使用的是networkx的python非标准库来测试效果展示,通过模拟出一组DataFrame数据实现四种关系图可视化. 其余还包含了pandas的数据分析模块以及matplotlib的画图模块. 若是没有安装这三个相关的非标准库使用pip的方式安装一下即可. pip install pandas -i https://pypi.tuna.tsinghua.e

  • 详解Nginx 和 PHP 的两种部署方式的对比

    详解Nginx 和 PHP 的两种部署方式的对比

    详解Nginx 和 PHP 的两种部署方式的对比 2种部署方式简介 第一种 前置1台nginx服务器做HTTP反向代理和负载均衡 后面N太服务器的Nginx做Web服务,并调用php-fpm提供的fast cgi服务 此种部署方式最为常见,web服务和PHP服务在同一台服务器上都有部署 第二种 前置1台nginx服务器做Web服务 后面服务器只部署php-fpm服务,供nginx服务器调用 前置1台nginx服务器,在调用后面多例php-fpm服务时,也可以做到负载均衡 如下图 : 对比 从系统

  • 详解Python修复遥感影像条带的两种方式

    GDAL修复Landsat ETM+影像条带 Landsat7 ETM+卫星影像由于卫星传感器故障,导致此后获取的影像出现了条带.如下图所示, 影像中均匀的布满条带. 使用GDAL修复影像条带的代码如下: def gdal_repair(tif_name, out_name, bands): """ tif_name(string): 源影像名 out_name(string): 输出影像名 bands(integer): 影像波段数 """ #

  • 详解python连接telnet和ssh的两种方式

    目录 Telnet 连接方式 ssh连接方式 Telnet 连接方式 #!/usr/bin/env python # coding=utf-8 import time import telnetlib import logging __author__ = 'Evan' save_log_path = 'result.txt' file_mode = 'a+' format_info = '%(asctime)s - %(filename)s[line:%(lineno)d] - %(level

  • 详解Python实现图像分割增强的两种方法

    方法一 import random import numpy as np from PIL import Image, ImageOps, ImageFilter from skimage.filters import gaussian import torch import math import numbers import random class RandomVerticalFlip(object): def __call__(self, img): if random.random()

  • 详解Pandas如何高效对比处理DataFrame的两列数据

    目录 楔子 combine_first combine update 楔子 我们在用 pandas 处理数据的时候,经常会遇到用其中一列数据替换另一列数据的场景.比如 A 列和 B 列,对 A 列中不为空的数据不作处理,对 A 列中为空的数据使用 B 列对应索引的数据进行替换.这一类的需求估计很多人都遇到,当然还有其它更复杂的. 解决这类需求的办法有很多,这里我们来推荐几个. combine_first 这个方法是专门用来针对空值处理的,我们来看一下用法. import pandas as pd

  • 详解Python list 与 NumPy.ndarry 切片之间的对比

    详解Python list 与 NumPy.ndarry 切片之间的区别 实例代码: # list 切片返回的是不原数据,对新数据的修改不会影响原数据 In [45]: list1 = [1, 2, 3, 4, 5] In [46]: list2 = list1[:3] In [47]: list2 Out[47]: [1, 2, 3] In [49]: list2[1] = 1999 # 原数据没变 In [50]: list1 Out[50]: [1, 2, 3, 4, 5] In [51]

随机推荐