关于#数据库#的问题： Excel、py、stata都行,C语言什么也可以

Excel表1为数据库，Excel表2为需要填补的时间序列数据
在表1查找相同的year和ID，将表1的A,B,C,D..等对应的数据填充至表2的A,B,C,D ...中（对于表2已有数据不改动）

麻烦大家教我一下， Excel、py、stata都行,C语言什么也可以，谢谢，会做这个处理对我真的很重要！

1、描述不是太清晰，建议问题中不涉及的列全部先隐藏掉再截图，图1中并未看到year列，是把图1的Gross premium written列填充到图2的行中吗？还是将图1的Gross premium written列开始的列复制到图2中？从描述来看，你最后一句话是否应该是：“对于图2中已有数据不进行改动”

解决了吗？在Excel里面可以使用公式实现。

在表2中使用VLOOKUP函数查找相同的year和ID。
VLOOKUP函数的语法为：

VLOOKUP(lookup_value, table_array, col_index_num, [range_lookup])

其中：

lookup_value是需要查找的值，在本例中为year和ID。

table_array是数据表，在本例中为表1。

col_index_num是需要返回的列的索引，在本例中为A,B,C,D...。

[range_lookup]是可选参数，用于指定是否进行完全匹配，0表示完全匹配，1表示近似匹配。

例如假设要查找year和ID为2012和1的记录，并返回表1中A列的值，可以使用如下VLOOKUP函数：

=VLOOKUP(2012&1, Table1, 1, 0)

仅供参考，望采纳，谢谢。

根据要求设计了两个文件，其中data1用于存放数据库，data2用于存放待填的表格
data1内容：

data2内容：

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, usecols=[0, 1])
df3 = pd.merge(df1, df2, on=['ID', 'year'], how="right")
df4 = df3.iloc[:, :6]
df5 = pd.read_excel(path2)
df5['A'] = df4['A']
df5['B'] = df4['B']
df5['C'] = df4['C']
df5['D'] = df4['D']
print(df5)

结果为：

可实现相应元素的替换
如果问题得到解决的话请点 采纳~~