phthon 查询替换

代替换表如下：

表头	业务员ID	县区机构
1	342523197901080022	绩溪
2	342523199009180048	宁国
3	342523199009180048	宁国
4	342523198409030028	旌德
5	342523198409030028	旌德
6	342523198409030028	旌德
7	34252319571226101X	广德
8	34252319571226101X	广德
9	342523196206101624	泾县
10	342523196206101624	泾县
..	..	..

对比表：

表头
342523199009180048
34252319571226101X
342501199008246211
342501199106205835
342501199210128622
34250119950814641X
342501200008170814
..

拟实现如下：
读取“对比表”的数据，然后在“待替换”表格的“业务员ID”列进行比较，如果在“业务员ID”列发现了“对比表”中的数据，则将“待替换表格”中横向对应的“县区机构列”的值替换为“宣州区”。（备注：实际表格有非常多的列数，这里是举例提取了关键性两列，想要实现直接搜索替换的功能，同时必须在“对比表”上进行替换和保存）

根据你的需求建立了两个表格，其中待替换表为data1，其内容如下：

用于存放ID的表为data2，其内容如下：

相应的代码为：

import pandas as pd

path1 = r'C:\Users\Desktop\data1.xlsx'  ##待替换的表
path2 = r'C:\Users\Desktop\data2.xlsx'  ##ID表
df1 = pd.read_excel(path1)
df2 = pd.read_excel(path2)
df1['ID'] = df1['ID'].astype('str')
mask = df1['ID'].isin(df2['表头'].tolist())
lic = df1[mask].index.values
df1.loc[lic, '地区'] = '宣州区'
print(df1)

运行的结果为：

如果问题得到解决的话请点 采纳~~~

• 首先可以使用 pandas 库来实现这个需求。首先读取两个表格的数据，将它们转换为 pandas 的 DataFrame 类型。
• 然后，可以使用 DataFrame 的 isin() 方法来找出“待替换”表格中“业务员ID”列的值是否在“对比表”中出现过。
• 接着，可以使用布尔索引来选择需要替换的行，然后使用 DataFrame 的 loc 属性来修改“县区机构”列的值。
• 最后，可以使用 DataFrame 的 to_csv() 方法将修改后的“待替换”表格保存回文件。

以下是实现这个需求的示例代码：

import pandas as pd

# 读取表格数据
replace_df = pd.read_csv('待替换表格.csv')
compare_df = pd.read_csv('对比表.csv')

# 找出需要替换的行
replace_mask = replace_df['业务员ID'].isin(compare_df['表头'])
replace_rows = replace_df[replace_mask]

# 修改县区机构列的值
replace_rows['县区机构'] = '宣州区'

# 保存修改后的表格
replace_df.to_csv('待替换表格.csv', index=False)

python中字符串的查找替换操作
学习下
https://blog.csdn.net/qq_51432387/article/details/122736948

import pandas as pd

# Load the "待替换" table into a pandas DataFrame
df = pd.read_csv("待替换表格.csv")

# Load the "对比表" into a pandas Series
s = pd.read_csv("对比表.csv", header=None, squeeze=True)

# Iterate through the rows of the DataFrame
for i, row in df.iterrows():
  # Check if the value in the "业务员ID" column is in the Series
  if row["业务员ID"] in s:
    # If it is, update the value in the "县区机构" column
    df.at[i, "县区机构"] = "宣州区"

# Save the updated DataFrame to a new CSV file
df.to_csv("替换后表格.csv", index=False)

读取“对比表”和“待替换表格”

import pandas as pd

# 读取对比表
df_compare = pd.read_excel("对比表.xlsx")

# 读取待替换表格
df_replace = pd.read_excel("待替换表格.xlsx")

使用 merge 函数将两个表格按照“业务员ID”列合并

# 使用 merge 函数将两个表格按照“业务员ID”列合并
df_merged = pd.merge(df_compare, df_replace, on="业务员ID")

最后遍历 df_merged 中的每一行，如果“业务员ID”列的值在“对比表”中存在，则将“县区机构列”的值替换为“宣州区”

# 遍历 df_merged 中的每一行
for index, row in df_merged.iterrows():
    # 如果“业务员ID”列的值在“对比表”中存在
    if row["业务员ID"] in df_compare["业务员ID"].values:
        # 将“县区机构列”的值替换为“宣州区”
        df_replace.loc[df_replace["业务员ID"] == row["业务员ID"], "县区机构"] = "宣州区"

最后将替换后的“待替换表格”保存到文件中

df_replace.to_excel("待替换表格_替换后.xlsx", index=False)