一、前言
大家好，我是Python之眼。工作中经常会遇到，需要把两张Excel或Csv数据表通过关键字段进行关联，匹配对应数据的情况，Excel虽有Vlookup函数可以处理，但数据量大时容易计算机无响应，可能出现数据丢失，处理速度较慢是软肋，而Python只需几行代码就能轻松实现，且处理速度快，详细如下。
二、项目目标
用Python实现两张Excel或Csv表数据关联处理。
三、项目准备
软件：PyCharm
需要的库：pandas
四、项目分析
1）如何读取要处理的Csv文件？
利用pandas库读取Csv文件。
2）如何读取要处理的Excel文件？
利用pandas库读取Excel文件。
3）如何通过关键字段关联匹配两张表中的数据？
利用merge()函数，通过关键字段，关联组合两张表中的数据。
4）如何保存结果？
利用to_csvl保存关联组合后的数据。
五、项目实现
1、第一步导入需要的库
import pandas as pd2、第二步读取要处理的Csv文件
# 读入表1
df1 = pd.read_csv('D:/a/1.csv', encoding='gbk')3、第三步读取要处理的Excel文件
# 读入表2
df2 = pd.read_excel('D:/a/2.xlsx', encoding='utf-8')4、第四步关联匹配数据，并保存结果文件
# 关联数据
data = df1.merge(df2, on='姓名',left_index=False, right_index=False, sort=False)
# 保存数据
data.to_csv('D:/a/result.csv', encoding='gbk',index=False)六、效果展示
1、处理前表1数据：
2、处理前表2数据：
3、处理后的关联匹配数据：
七、总结
本文介绍了如何利用Python进行Excel和Csv间的数据关联处理，替代了Excel的Vlookup函数，由于不用显示源文件，节省了系统资源，处理效率更高，数据量越大，优势越明显，Python还有很多类似的函数，数据处理，唯快不破，有兴趣的同学可以研究下，有问题随时留言，一起讨论学习。