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基于Python怎么实现对比Exce的工具

发表于:2025-01-18 作者:千家信息网编辑
千家信息网最后更新 2025年01月18日,这篇"基于Python怎么实现对比Exce的工具"文章的知识点大部分人都不太理解,所以小编给大家总结了以下内容,内容详细,步骤清晰,具有一定的借鉴价值,希望大家阅读完这篇文章能有所收获,下面我们一起来
千家信息网最后更新 2025年01月18日基于Python怎么实现对比Exce的工具

这篇"基于Python怎么实现对比Exce的工具"文章的知识点大部分人都不太理解,所以小编给大家总结了以下内容,内容详细,步骤清晰,具有一定的借鉴价值,希望大家阅读完这篇文章能有所收获,下面我们一起来看看这篇"基于Python怎么实现对比Exce的工具"文章吧。

1.参数

  • 同一个excel文件两个sheet页其中一个ODS(老数据),一个DWH(新数据)

  • 生成对比文件

  • 设计两个主键 输入主键1 输入主键2

(默认新旧文件列名一致)

2.效果

  • 生成的文件

  • 数据量一样、取每个字段不一致的数据前10

  • 数据量不一样、取两边不一样的数据前10、排除不一样的数据、每个字段不一致的数据前10

3.实现

  • 循环对比组合列(主键+对比列)

  • pandas处理差异数据、openpyxl 处理生成的sheet的数据格式. (先生成数据,然后调整格式)

配置

import pandas as pdfrom openpyxl import load_workbook#选择文件路径path=r"C:\Users\小管同学\Desktop\Migration_Data_Compari\对比文件.xls" #input("选择文件路径:")TargetPath=r"C:\Users\小管同学\Desktop\Migration_Data_Comparison_Tool\目标文件\对比结果.xlsx"DATA_ODS=pd.read_excel(r"C:\Users\小管同学\Desktop\Migration_Data_Comparison_Tool\对比文件.xls",sheet_name="ODS")DATA_DWH=pd.read_excel(r"C:\Users\小管同学\Desktop\Migration_Data_Comparison_Tool\对比文件.xls",sheet_name="DWH")#选择主键Primarykey="员工编号"#input("选择主键1:")Primarykey# 员工编号

一、数据量

输出表格1–数据量

def write_to_excel_DataVolume(Data,TargetPath): # cor_df 为要保存的 dataframe     writer = pd.ExcelWriter(TargetPath, engine='xlsxwriter') # 这里用    Data.to_excel(writer,sheet_name='Sheet1', encoding='utf8', header=False, startcol=0, startrow=2) # 把dataframe的数据从第2行开始    workbook  = writer.book        format1 = workbook.add_format({ # 先把样式打包,然后之后赋值即可        'bold': True, # 字体加粗        'text_wrap': True, # 是否自动换行        'valign': 'bottom',  #垂直对齐方式        'align': 'center', # 水平对齐方式        'fg_color': '#C5D9F1', # 单元格背景颜色        'border': 1,# 边框    })        writer_sheet = writer.sheets['Sheet1']    # 设置宽度    writer_sheet.set_column("A:I", 16)    writer_sheet.set_column('C:C',30)    writer_sheet.merge_range(0,0,0,2,'对比结果',format1)    writer_sheet.merge_range(4,2,4,0,'数据量差异',format1)    writer_sheet.write(1,0,'',format1)    writer_sheet.write(1,1,'ODS',format1)    writer_sheet.write(1,2,'DWH',format1)    writer.save()    writer.close()DataFrame_DataVolume=pd.DataFrame([[DATA_ODS.shape[0]],[DATA_DWH.shape[0]]]).TDataFrame_DataVolume.columns =["ODS","DWH"]DataFrame_DataVolume.index=["数据量"]DataFrame_DataVolume#writeFileDataVolume(DataFrame_DataVolume,TargetPath)write_to_excel_DataVolume(DataFrame_DataVolume,TargetPath)

输出表格2–数据量差异合同

if DATA_ODS.shape[0]==DATA_DWH.shape[0]:    passelse:        DATA_ODS_Primarykey=pd.DataFrame(DATA_ODS[Primarykey])    DATA_DWH_Primarykey=pd.DataFrame(DATA_DWH[Primarykey])    df_union = pd.concat([DATA_ODS_Primarykey,DATA_DWH_Primarykey])    # 实现1    df_diff_ODS = df_union.append(DATA_ODS_Primarykey).drop_duplicates(subset=df_union.columns.to_list(), keep=False)    df_diff_DWH = df_union.append(DATA_DWH_Primarykey).drop_duplicates(subset=df_union.columns.to_list(), keep=False)    #DWH多的合同    df_diff_ODS    #DWH少的合同    df_diff_DWH    df_diff_DWH_Data=[]    df_diff_ODS_Data=[]    for i in df_diff_ODS.head(10).values.tolist():        for n in i:            df_diff_ODS_Data.append(n)                for i in df_diff_DWH.head(10).values.tolist():            df_diff_DWH_Data.append(n)    while True:        if len(df_diff_DWH_Data)>len(df_diff_ODS_Data):            df_diff_ODS_Data.append("-")        elif len(df_diff_DWH_Data)< len(df_diff_ODS_Data):            df_diff_DWH_Data.append("-")        elif len(df_diff_DWH_Data)== len(df_diff_ODS_Data):            break    DataFrame_DataVolume_Count_result=pd.DataFrame(df_diff_DWH_Data,df_diff_ODS_Data).reset_index()    DataFrame_DataVolume_Count_result.columns=['DWH多的合同','DWH少的的合同']    DataFrame_DataVolume_Count_result=DataFrame_DataVolume_Count_result.reset_index()    DataFrame_DataVolume_Count_result.columns=['序号','DWH多的合同','DWH少的的合同']DataFrame_DataVolume_Count_resultfrom openpyxl import load_workbook def write_to_excel_Count_result(Data,TargetPath):    df_Old = pd.DataFrame(pd.read_excel(TargetPath)) #读取原数据文件和表     writer = pd.ExcelWriter(TargetPath,engine='openpyxl')    book=load_workbook(TargetPath)    writer.book = book    writer.sheets = dict((ws.title, ws) for ws in book.worksheets)    df_rows = df_Old.shape[0] #获取原数据的行数    Data.to_excel(writer,startrow=df_rows+1, index=False,startcol=0,header=True)#将数据写入excel中的aa表,从第一个空行开始写    writer.save()#保存write_to_excel_Count_result(DataFrame_DataVolume_Count_result,TargetPath)

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