项目背景：
一位萌萌哒测试，自学python，因为对比翻译太过耗费时间，希望可以节省点时间，希望各位多多帮助，感谢

需求描述：
因为软件比较复杂，人工对比翻译后的rc比较繁琐，所以想弄一个工具代替人工操作。

思路描述：
先将rc文件转换为txt文件，随后将中文rc文件的每行数据写入到一个表格excel1，将外文的rc文件每行数据写入到另一个表格excel2，并将两个表格合并，此时，这个表格中含有两列数据暂定名为，一列为中文rc文件中每一行的数据，另一列为外文rc文件中的每一行数据。然后对比这两个RC文件，因为包含部分相同的内容，所以需要把相同的内容去除。总体的翻译excel3表格中，中外文是对应的，类似如下图的样子，现在需要把处理后的两个RC文件生成的excel1、excel2表格内容，根据中文一行一行的在如下总体翻译表格excel3中搜索，然后再获取excel3右侧翻译后的俄语，将获取到的俄语再在excel2表格中的俄语列进行搜索，查看是否存在，若存在则证明RC文件翻译正确，若不存在，将不存在的中文记录在一个新的excel3表格中，后续人工核验。

需要解答的：
现在excel1和excel2均已完成数据处理，需要进行搜索比对了，没什么思路，希望能提供些思路

这个是excel1

这个是excel2

这个是excel3

希望能提供下思路、方法或者代码，万分感谢！

该回答通过自己思路及引用到GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ搜索,得到内容具体如下：根据你的需求描述，你想要使用Python对两个Excel文件进行搜索和比对。以下是一个可能的思路和代码示例来实现你的需求：

1. 导入所需的库：

   import pandas as pd
   

2. 读取 Excel 文件并获取数据：

   excel1_data = pd.read_excel('excel1.xlsx')
   excel2_data = pd.read_excel('excel2.xlsx')
   excel3_data = pd.read_excel('excel3.xlsx')
   

   请确保将 excel1.xlsx、excel2.xlsx 和 excel3.xlsx 替换为你的实际文件名和路径。

3. 对比两个 RC 文件的中文和外文内容：

   matched_data = pd.merge(excel1_data, excel2_data, on='中文列名', how='inner')
   

   在上述代码中，将 中文列名 替换为你的 Excel 表中包含中文的列的列名。这将执行一个内连接操作，找到中文和外文列中的匹配项。

4. 搜索并比对翻译后的俄语：

   for index, row in matched_data.iterrows():
    chinese_text = row['中文列名']
    russian_text = row['俄语列名']
    result = excel3_data[excel3_data['中文列名'] == chinese_text]
    if not result.empty and russian_text in result['俄语列名'].values:
        print(f"中文：{chinese_text}，俄语：{russian_text}，匹配成功")
    else:
        print(f"中文：{chinese_text}，俄语：{russian_text}，匹配失败")
   

   请将 '中文列名' 和 '俄语列名' 替换为实际的列名。在上述代码中，我们使用了 iterrows() 方法遍历每一行数据，并使用条件语句检查翻译后的俄语是否存在于 Excel3 中。

5. 将不匹配的记录保存到新的 Excel 文件中：

mismatched_data = pd.DataFrame(columns=['中文列名', '俄语列名'])

for index, row in matched_data.iterrows():
    chinese_text = row['中文列名']
    russian_text = row['俄语列名']
    result = excel3_data[excel3_data['中文列名'] == chinese_text]
    if not result.empty and russian_text not in result['俄语列名'].values:
        mismatched_data = mismatched_data.append({'中文列名': chinese_text, '俄语列名': russian_text}, ignore_index=True)

mismatched_data.to_excel('mismatched_data.xlsx', index=False)

下面是一个完整的代码示例，包括以上提到的所有步骤：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
excel1_data = pd.read_excel('excel1.xlsx')
excel2_data = pd.read_excel('excel2.xlsx')
excel3_data = pd.read_excel('excel3.xlsx')

# 对比两个 RC 文件的中文和外文内容
matched_data = pd.merge(excel1_data, excel2_data, on='中文列名', how='inner')

# 搜索并比对翻译后的俄语
for index, row in matched_data.iterrows():
    chinese_text = row['中文列名']
    russian_text = row['俄语列名']
    result = excel3_data[excel3_data['中文列名'] == chinese_text]
    if not result.empty and russian_text in result['俄语列名'].values:
        print(f"中文：{chinese_text}，俄语：{russian_text}，匹配成功")
    else:
        print(f"中文：{chinese_text}，俄语：{russian_text}，匹配失败")

# 将不匹配的记录保存到新的 Excel 文件中
mismatched_data = pd.DataFrame(columns=['中文列名', '俄语列名'])

for index, row in matched_data.iterrows():
    chinese_text = row['中文列名']
    russian_text = row['俄语列名']
    result = excel3_data[excel3_data['中文列名'] == chinese_text]
    if not result.empty and russian_text not in result['俄语列名'].values:
        mismatched_data = mismatched_data.append({'中文列名': chinese_text, '俄语列名': russian_text}, ignore_index=True)

mismatched_data.to_excel('mismatched_data.xlsx', index=False)

请确保将 'excel1.xlsx'、'excel2.xlsx'、'excel3.xlsx' 替换为你的实际文件名和路径。同样，将 '中文列名' 和 '俄语列名' 替换为你的实际列名。

此代码将依次执行读取 Excel 文件、对比中文和外文内容、搜索并比对翻译后的俄语，最后将不匹配的记录保存到名为 'mismatched_data.xlsx' 的新 Excel 文件中。

希望这个完整的代码示例对你有帮助。

如果以上回答对您有所帮助，点击一下采纳该答案～谢谢

给你个思路，来回读写excel明显效率很低，可以直接把rc文件转成txt，然后读取txt里面的数据，之后使用sqlite(一个很轻型的数据库，不需要额外下载东西)，来对比数据，这样性能和效率肯定要比excel简单，先把俄文和中文依次写入两个表，之后再通过sql去对比两个表的内容写入到第三个表中。最后再把数据表中的数据保存到excel里面。

import sqlite3

# 创建 SQLite 数据库连接
conn = sqlite3.connect('rc_data.db')
c = conn.cursor()

# 创建中文 RC 表格
c.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS chinese_rc (id INTEGER PRIMARY KEY, text TEXT)''')

# 创建外文 RC 表格
c.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS foreign_rc (id INTEGER PRIMARY KEY, text TEXT)''')

# 创建用于存储不匹配的记录的表格
c.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS unmatched_records (
                id INTEGER PRIMARY KEY, 
                chinese_text TEXT, 
                foreign_text TEXT
            )''')

# 读取并插入中文 RC 文件的内容
with open('chinese_rc.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    chinese_lines = f.readlines()
    for line in chinese_lines:
        c.execute("INSERT INTO chinese_rc (text) VALUES (?)", (line.strip(),))

# 读取并插入外文 RC 文件的内容
with open('foreign_rc.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    foreign_lines = f.readlines()
    for line in foreign_lines:
        c.execute("INSERT INTO foreign_rc (text) VALUES (?)", (line.strip(),))

# 提交更改并关闭数据库连接
conn.commit()
conn.close()

# 检查不匹配的记录
conn = sqlite3.connect('rc_data.db')
c = conn.cursor()

# 查询不匹配的记录并插入到 unmatched_records 表格
for chinese_line, foreign_line in zip(chinese_lines, foreign_lines):
    c.execute("SELECT id FROM chinese_rc WHERE text=?", (chinese_line.strip(),))
    chinese_id = c.fetchone()
    
    c.execute("SELECT id FROM foreign_rc WHERE text=?", (foreign_line.strip(),))
    foreign_id = c.fetchone()
    
    if not chinese_id or not foreign_id:
        # 如果中文或外文在对应表格中找不到匹配，插入到 unmatched_records 表格
        c.execute("INSERT INTO unmatched_records (chinese_text, foreign_text) VALUES (?, ?)", (chinese_line.strip(), foreign_line.strip()))

# 提交更改并关闭数据库连接
conn.commit()
conn.close()

然后是导出数据到excel，这个需要安装一下openpyxl库

import sqlite3
import openpyxl

# 连接 SQLite 数据库
conn = sqlite3.connect('rc_data.db')
c = conn.cursor()

# 查询 unmatched_records 表格中的数据
c.execute("SELECT * FROM unmatched_records")
data = c.fetchall()

# 创建一个新的 Excel 工作簿
wb = openpyxl.Workbook()
ws = wb.active

# 添加表头
ws.append(['ID', 'Chinese Text', 'Foreign Text'])

# 将数据写入 Excel
for row in data:
    ws.append(row)

# 保存 Excel 文件
wb.save('unmatched_records.xlsx')

# 关闭数据库连接
conn.close()

希望思路和代码对你有帮助

【以下回答由 GPT 生成】

问题解答

针对您的问题，我可以提供以下解决方案和代码示例。

解决方案

1. 导入所需的 Python 模块，包括 pandas 和 openpyxl。

import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook

1. 加载 excel1 和 excel2 的数据，使用 pandas 的 read_excel 函数。

excel1 = pd.read_excel('excel1.xlsx')
excel2 = pd.read_excel('excel2.xlsx')

1. 创建一个空的 excel3，用于存储合并后的数据。

excel3 = pd.DataFrame(columns=['中文数据', '外文数据'])

1. 遍历 excel1 中的每一行数据，在 excel2 中进行搜索匹配，将匹配到的数据添加到 excel3 中。

for index, row in excel1.iterrows():
    chinese_data = row['中文数据']
    matched_row = excel2[excel2['外文数据'] == chinese_data]
    if not matched_row.empty:
        english_data = matched_row.iloc[0]['外文数据']
        excel3 = excel3.append({'中文数据': chinese_data, '外文数据': english_data}, ignore_index=True)

1. 检查 excel1 中未在 excel3 中找到匹配的行数据，并将这些行数据添加到另一个新的 excel4 表格中。

excel4 = pd.DataFrame(columns=['中文数据'])
for index, row in excel1.iterrows():
    chinese_data = row['中文数据']
    matched_row = excel3[excel3['中文数据'] == chinese_data]
    if matched_row.empty:
        excel4 = excel4.append({'中文数据': chinese_data}, ignore_index=True)

1. 将 excel3 和 excel4 的数据写入新的 excel 文件。

with pd.ExcelWriter('excel3.xlsx') as writer:
    excel3.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)
with pd.ExcelWriter('excel4.xlsx') as writer:
    excel4.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)

完整代码示例

import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook

# 加载 excel1 和 excel2 的数据
excel1 = pd.read_excel('excel1.xlsx')
excel2 = pd.read_excel('excel2.xlsx')

# 创建 excel3 和 excel4
excel3 = pd.DataFrame(columns=['中文数据', '外文数据'])
excel4 = pd.DataFrame(columns=['中文数据'])

# 遍历 excel1 中的每一行数据，在 excel2 中进行搜索匹配，将匹配到的数据添加到 excel3 中
for index, row in excel1.iterrows():
    chinese_data = row['中文数据']
    matched_row = excel2[excel2['外文数据'] == chinese_data]
    if not matched_row.empty:
        english_data = matched_row.iloc[0]['外文数据']
        excel3 = excel3.append({'中文数据': chinese_data, '外文数据': english_data}, ignore_index=True)

# 检查 excel1 中未在 excel3 中找到匹配的行数据，并将这些行数据添加到 excel4 中
for index, row in excel1.iterrows():
    chinese_data = row['中文数据']
    matched_row = excel3[excel3['中文数据'] == chinese_data]
    if matched_row.empty:
        excel4 = excel4.append({'中文数据': chinese_data}, ignore_index=True)

# 将 excel3 和 excel4 的数据写入新的 excel 文件
with pd.ExcelWriter('excel3.xlsx') as writer:
    excel3.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)
with pd.ExcelWriter('excel4.xlsx') as writer:
    excel4.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)

请注意，上述代码假设使用的是 .xlsx 格式的 Excel 文件。如果使用的是 .xls 格式的文件，您可以将代码中的 .xlsx 改为 .xls。

希望这些信息对您有所帮助！如果您还有任何问题，请随时提问。

【相关推荐】

• 这有个类似的问题, 你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/7675865

你的需求描述非常清晰，这有助于我为你提供正确的解决方案。

首先，对于你的需求，我建议使用Python编程语言，配合pandas库和openpyxl库进行操作。以下是一个基本的步骤：

1. 读取Excel文件：使用openpyxl库读取Excel文件。

import openpyxl
from openpyxl import load_workbook

# 加载工作簿
workbook = load_workbook(filename='your_file.xlsx')

# 选择工作簿的工作表
worksheet = workbook.active

2. 数据处理：将两个Excel表格的数据转换为Python的pandas DataFrame。

import pandas as pd

# 读取工作表的数据为DataFrame
df1 = pd.read_excel(io='excel1.xlsx', engine='openpyxl')
df2 = pd.read_excel(io='excel2.xlsx', engine='openpyxl')

3. 对比数据：对比两个DataFrame，找出相同和不同的数据。

# 对比df1和df2，找出相同的行
df_common = df1[df1.isin(df2)].dropna()

# 找出df1中不同的行
df_diff1 = df1.drop(df_common.index)

# 找出df2中不同的行
df_diff2 = df2.drop(df_common.index)

4. 输出结果：将结果输出到新的Excel文件。

# 将相同的数据输出到新的Excel文件
output_common = pd.concat([df_common['中文'], df_common['俄语']]).to_frame('对比结果')
output_common.to_excel('output_common.xlsx', index=False)

# 将不同的数据输出到新的Excel文件
output_diff1 = pd.concat([df_diff1['中文'], df_diff1['俄语']]).to_frame('对比结果')
output_diff1.to_excel('output_diff1.xlsx', index=False)

output_diff2 = pd.concat([df_diff2['中文'], df_diff2['俄语']]).to_frame('对比结果')
output_diff2.to_excel('output_diff2.xlsx', index=False)

以上代码是一个基本的框架，你可能需要根据你的具体需求进行调整。例如，如果你的Excel表格的结构或列的名称不同，你需要相应地修改代码。此外，如果数据量非常大，你可能需要进一步优化代码以提高效率。

题主，这个问题我来替你解决，若有帮助，还望采纳，点击回答右侧采纳即可。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 将中文rc文件转为txt文件
with open('中文rc文件.rc', 'r', encoding='utf-16') as f:
    lines = f.readlines()
with open('中文rc文件.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
    f.writelines(lines)

# 将外文rc文件转为txt文件
with open('外文rc文件.rc', 'r', encoding='utf-16') as f:
    lines = f.readlines()
with open('外文rc文件.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
    f.writelines(lines)

# 将中文rc文件的每行数据写入到一个表格excel1
with open('中文rc文件.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    data1 = {'中文': f.readlines()}
df1 = pd.DataFrame(data1)
df1['中文'] = df1['中文'].str.strip()  # 去除换行符和空格
df1.to_excel('excel1.xlsx', index=False)

# 将外文rc文件每行数据写入到另一个表格excel2
with open('外文rc文件.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    data2 = {'外文': f.readlines()}
df2 = pd.DataFrame(data2)
df2['外文'] = df2['外文'].str.strip()  # 去除换行符和空格
df2.to_excel('excel2.xlsx', index=False)

# 将excel1和excel2合并为excel3
df3 = pd.merge(df1, df2, left_index=True, right_index=True)
df3.to_excel('excel3.xlsx', index=False)

# 读取excel3
df3 = pd.read_excel('excel3.xlsx')

# 去除相同的内容
df3 = df3.drop_duplicates()

# 在excel3中搜索中文，并获取翻译后的俄语
def translate(chinese):
    # 省略翻译代码
    return russian

df3['俄语'] = df3['中文'].apply(translate)

# 在excel2中搜索俄语，查看是否存在
df2 = pd.read_excel('excel2.xlsx')
df3['是否存在'] = df3['俄语'].isin(df2['外文'])

# 若不存在，记录在新表格中
df4 = df3[~df3['是否存在']]
df4 = df4[['中文']]
df4.to_excel('不存在的中文.xlsx', index=False)

结合GPT给出回答如下请题主参考
您好，根据您提供的信息，我理解您需要用Python处理多个Excel文件并且进行查询操作。以下是一些可能对您有用的建议:

1. 使用pandas库来处理Excel文件。pandas是一个很强大的数据处理库，可以轻松读取、处理和写入Excel文件。例如，您可以使用pandas.read_excel()方法读取Excel文件，并使用pandas.DataFrame()创建一个数据框来存储数据。

2. 在进行查询操作之前，您需要先将所有Excel文件中的数据合并成一个数据框。您可以使用pandas.concat()方法来将多个数据框合并成一个大数据框。

3. 在数据框中进行查询操作，您可以使用pandas.DataFrame.loc[]或pandas.DataFrame.query()方法。例如，如果您想查询“名称”列中包含特定字符串的所有行，您可以使用以下语句：

df.loc[df['名称'].str.contains('特定字符串')]

或

df.query('名称.str.contains("特定字符串")')

4. 如果您需要将查询结果保存到一个新的Excel文件中，您可以使用pandas.DataFrame.to_excel()方法。例如，以下语句将数据框保存为名为“result.xlsx”的Excel文件：

df.to_excel('result.xlsx', index=False)

希望这些建议可以帮助到您。如果您需要更具体的帮助，请提供更多细节或示例数据，我将尽力提供更详细的建议。

import pandas as pd
 
# 将中文rc文件转为txt文件
with open('中文rc文件.rc', 'r', encoding='utf-16') as a:
    lines = a.readlines()
with open('中文rc文件.txt', 'w', encoding='utf-8') as b:
    b.writelines(lines)
 
# 将外文rc文件转为txt文件
with open('外文rc文件.rc', 'r', encoding='utf-16') as a:
    lines = a.readlines()
with open('外文rc文件.txt', 'w', encoding='utf-8') as b:
    b.writelines(lines)
 
# 将中文rc文件的每行数据写入到一个表格excel1
df1 = pd.read_csv('中文rc文件.txt', header=None, names=['中文'], encoding='utf-8')
df1['中文'] = df1['中文'].str.strip()  
df1.to_excel('excel1.xlsx', index=False)
 
# 将外文rc文件每行数据写入到另一个表格excel2
df2 = pd.read_csv('外文rc文件.txt', header=None, names=['外文'], encoding='utf-8')
df2['外文'] = df2['外文'].str.strip()  
df2.to_excel('excel2.xlsx', index=False)
 
# 将excel1和excel2合并为excel3
df3 = pd.merge(df1, df2, left_index=True, right_index=True)
df3.to_excel('excel3.xlsx', index=False)
 
# 读取excel3
df3 = pd.read_excel('excel3.xlsx')
 
# 去除相同的内容
df3 = df3.drop_duplicates()
 
# 在excel3中搜索中文，并获取翻译后的俄语
def translate(chinese):
    return russian
 
df3['俄语'] = df3['中文'].apply(translate)
 
# 在excel2中搜索俄语，查看是否存在
df2 = pd.read_excel('excel2.xlsx')
df3['是否存在'] = df3['俄语'].isin(df2['外文'])
 
# 若不存在，记录在新表格中
df4 = df3[~df3['是否存在']]
df4 = df4[['中文']]
df4.to_excel('不存在的中文.xlsx', index=False)

Python多Excel文件查询
可以参考下

python 多Excel文件 查询_mob649e8169ec5f的技术博客_51CTO博客 python 多Excel文件 查询，#Python多Excel文件查询在日常数据处理和分析中，我们经常会遇到需要从多个Excel文件中查询数据的情况。Python提供了丰富的库和方法来处理Excel文件，可以帮助我们高效地完成这项任务。本文将介绍如何使用Python来查询多个Excel文件中的数据，并提供相应的代码示例。##准备工作在开始之前，确保你已经安装了以下Python库：-pandas：用于数据处理和分 https://blog.51cto.com/u_16175522/7041430

import os
import xlrd
 
# 存放匹配到的目标文件路径
result = []  
 
# 遍历目录下的所有文件
def file(file_dir):
 
    # os.walk()函数能够获取所有文件及目录名称
    # root：本级根目录名称
    # dirs:本级目录下子目录名称
    # files：本级目录下的文件名称
    for root, dirs, files in os.walk(file_dir):
 
        print('A:',root)
        print('B:',dirs)
        print("C:",files)
 
        # 遍历本级目录下的所有文件
        for x in files:
 
            # 匹配文件名称是否包含 .xls 字符（判断是否为xls或xlsx格式文件）
            if ('.xls' in x):
 
                # 剔除文件名包含'$'字符的文件
                if('$' in x):
                    print("这文件不需要查询！！==", x)
                else:
                    # 开启查询函数
                    # 当前根目录与当前文件名需要加'\'合成实际文件路径
                    search_xlsx(root+'\\'+x)
 
    print('查询完毕！！！')
 
# xls、xlsx查询函数
def search_xlsx(file):
 
    # 打开工作表
    book = xlrd.open_workbook(file)
    # 遍历所有工作簿名称
    sheetname = book.sheet_names()
 
    # 搜索每个工作簿是否有目标字符
    for z in sheetname:
        # 打开工作簿，按工作簿名称打开
        table = book.sheet_by_name(z)
        # 获取工作簿总行数
        nrows = table.nrows
        # 获取工作簿总列数
        ncols = table.ncols
 
        # 遍历每个单元格
        for i in range(nrows):
            for j in range(ncols):
 
                # 获取单元格内容
                value = table.cell(i,j).value
                
                # 需要匹配搜索的内容（注意Excel有文本格式与数字格式的区别
                # 例如 123 与 '123' 在excle表里都显示为123）
                if value == '9031704021000431':
                    print ('就是这个表', file)               
                    result.append(file)
 
 
if __name__ == '__main__':
 
    # 需要查询的目标文件目录名称
    file('E:\\工作汇总\\工作文件\\批次号')
    
    print("目标文件路径为：", result)

引用 皆我百晓生 小程序回复内容作答：

你可以使用Python的pandas库来进行Excel文件的读写和数据处理。以下是一种可能的思路和示例代码：

1. 导入所需的库：

import pandas as pd

2. 读取excel1和excel2文件的数据，并将它们合并为一个DataFrame：

df1 = pd.read_excel('excel1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('excel2.xlsx')

df_merged = pd.concat([df1, df2], axis=1)  # 按列合并

3. 读取excel3文件的数据，并创建一个空的DataFrame用于存储结果：

df3 = pd.read_excel('excel3.xlsx')
df_result = pd.DataFrame(columns=['中文', '外文'])  # 创建一个空的DataFrame

4. 遍历excel1中的每一行，获取中文文本，然后在excel3中搜索匹配的行，并将匹配结果添加到df_result中：

for index, row in df1.iterrows():
    cn_text = row['中文']
    matching_rows = df3[df3['中文'].str.contains(cn_text)]
    df_result = pd.concat([df_result, matching_rows[['中文', '外文']]])

5. 遍历df_result中的每一行，获取外文文本，然后在excel2中搜索匹配的行：

for index, row in df_result.iterrows():
    en_text = row['外文']
    matching_rows = df2[df2['外文'].str.contains(en_text)]
    if matching_rows.empty:
        # 处理不存在的情况，例如将不存在的中文记录保存到另一个Excel文件中
        pass
    else:
        # 处理存在的情况
        pass

以上是一个大致的思路和示例代码，你可以根据具体情况进行修改和完善。另外，请确保安装了pandas库，并替换示例代码中的文件路径为实际的文件路径。

python对比两个excel表 【超简单】_python对比两个excel文件_snow5618的博客-CSDN博客 注：由于我们不是专门做数据处理与分析的，因此懂的也少，所以编写的python程序是简单易懂的，如果存在bug或者可以有更好的方法，欢迎大佬指出!!!主要思路：就是将excel表中每条数据变成一个字典，然后添加到列表中，组成一个元素为字典类型的列表（由于数据不可公开，所以做了马赛克）。如下：excel数据：表1​excel数据：表2可以看到每个excel表数据很多，都几千条，如果一个个看很费时。import openpyxl# 加载第一个Exceldata_raw= openpyxl.._python对比两个excel文件 https://blog.csdn.net/snow_maple521/article/details/117478781

参考结合AI智能、文心一言等综合回答，若有帮助，恭请采纳。

您可以使用Python中的pandas库来查询多个Excel文件。首先，您需要安装pandas库。可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas

然后，您可以使用pandas的read_excel函数读取每个Excel文件。您可以将每个Excel文件的数据存储在一个pandas DataFrame对象中。然后，您可以使用pandas的merge函数将所有DataFrame对象合并为一个DataFrame对象。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取第一个Excel文件
df1 = pd.read_excel('file1.xlsx')

# 读取第二个Excel文件
df2 = pd.read_excel('file2.xlsx')

# 将两个DataFrame对象合并为一个
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='id')

# 显示合并后的结果
print(merged_df)

在这个示例中，我们假设每个Excel文件都有一个包含id的列，我们使用该列来合并两个DataFrame对象。您可以根据您的数据进行调整。

您可以使用循环来读取多个Excel文件，并使用pandas的concat函数将它们合并为一个DataFrame对象。

希望这可以帮助您解决问题！

可以使用Python的一些库，比如pandas来处理数据，openpyxl来操作Excel文件。

import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook
读取Excel文件：
python
# 读取中文Excel文件
df1 = pd.read_excel('excel1.xlsx')

# 读取外文Excel文件
df2 = pd.read_excel('excel2.xlsx')
合并两个数据框：
python
# 将两个数据框合并为一个，假设他们的列名分别为'Chinese'和'Foreign'
df = pd.concat([df1, df2])
根据中文行进行搜索和验证：
python
# 将中文RC文件的内容转换为DataFrame，方便进行搜索
rc_text = pd.read_excel('rc_file.xlsx')  # 假设RC文件的内容在第一列

# 在df中根据中文行进行搜索
result = df[df['Chinese'].isin(rc_text['Chinese'])]

参考gpt
对于你的需求，以下是一种可能的思路：

1. 读取excel1和excel2表格数据：使用Python中的第三方库，如pandas，可以方便地读取excel文件中的数据。你可以使用pandas库的read_excel函数来读取excel1和excel2表格数据，并将其存储为两个DataFrame对象。

2. 合并两个表格：使用pandas库的concat函数，将excel1和excel2的数据按列合并为一个新的DataFrame对象。这样，你就得到了一个包含中文和外文对应行的表格。

3. 进行比对：遍历excel3中的每一行，获取中文文本。然后，使用pandas库的str.contains函数，在合并后的表格中搜索对应的中文文本，判断是否存在。

4. 获取翻译后的俄语：如果中文文本存在于合并后的表格中，可以使用pandas库的loc函数，结合条件查询，获取对应的俄语翻译。

5. 检查俄语翻译是否存在于excel2表格中：使用pandas库的str.contains函数，在excel2表格的俄语列中搜索俄语翻译，判断是否存在。

6. 记录不存在的中文文本：将不存在的中文文本记录在一个新的excel3表格中，可以使用pandas库的to_excel函数将数据保存为Excel文件。

这只是一种基本的思路，你可以根据实际情况进行调整和优化。同时，你可能需要了解pandas库的基本用法，以及如何使用条件查询和数据操作。

使用 Pandas 的 read_excel 方法来加载 Excel 文件数据，并将其转换为 DataFrame。

excel1_data = pd.read_excel('path_to_excel1_file.xlsx')
excel2_data = pd.read_excel('path_to_excel2_file.xlsx')
excel3_data = pd.read_excel('path_to_excel3_file.xlsx')