1. LOOKUP函数①单条件定位查找=lookup( 待匹配内容, 待匹配内容所在区域 , 结果范围显示区域 ) 两个区域的列数需相同e.g. 查找 “东区”对应的C1省会城市， = lookup （A2, A:A , C:C ）= 杭州A1B1C1东区 浙江杭州西区甘肃兰州②多条件定位查找
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2023-10-07 16:14:08
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参考：http://www.biggorilla.org/zh-hans/walkt/ 使用Magellan进行数据匹配过程如下： 假设有两个数据源为A和B， A共有四列数据：（A_Column1，A_Column2，A_Column3，A_Column4） B共有五列
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2023-08-21 15:31:12
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我们知道Excel有一个match函数，可以做数据匹配。比如要根据人名获取成绩而参考表sheet1的内容如下：要根据sheet1匹配每人的成绩，用Excel是这么写index(Sheet1!B:B,MATCH(A2,Sheet1!A:A,0))意思就是获取sheet1的B列的内容，根据我的A列匹配sheet1的A列的内容但是如何用python实现这一点呢，我写了一个函数，非常好用，分享给大家。这个
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2023-06-27 23:19:41
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经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas前言本系列已经有一篇文章介绍 pandas 中实现 Excel 的 vlookup 函数的方式，但是 vlookup 中还有一个"模糊匹配"的功能，主要用于分段匹配，今天就来看看 pandas 中是如何做到同等效果。案例1
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2024-08-19 14:37:38
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一 列表1. 列表的定义列表是有序集合，没有固定大小，能够保存任意数量任意类型的 Python 对象，语法为 [元素1, 元素2, ..., 元素n]。关键点是「中括号 []」和「逗号 ,」中括号 把所有元素绑在一起逗号 将每个元素一一分开2.创建列表用range（）创建列表 利用推导式创建列表 创建一个混合列表 3.向列表中添加元素
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2024-06-25 11:14:41
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正则表达式全局匹配函数表达式re.compile(正则表达式）.findall(源字符串）匹配模式方法说明re.match从字符串的起始位置匹配一个模式re.search返回第一个成功的匹配re.compile编译正则表达式re.findall在字符串中找到正则表达式所匹配的所有子串，并返回一个列表，如果没有找到匹配的，则返回空列表。 match 和 search 是匹配一次， findall 匹
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2023-06-16 17:04:06
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python：匹配对象 匹配对象总是有一个布尔值 True。如果没有匹配的话 match() 和 search() 返回 None 所以你可以简单的用 if 语句来判断是否匹配 match = re.search(pattern, string)
if match:
process(match)匹配对象支持以下方法和属性：Match.expand(template) 对 templ
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2024-04-10 09:49:22
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# Python轮廓匹配实现教程
在计算机视觉中，轮廓匹配是一种常见的图像处理方法。它用于检测和比较不同图像中的形状。本文将指导您实现一个简单的轮廓匹配程序，通过Python的OpenCV库来进行图像轮廓的检测和匹配。以下是实现的基本步骤及其详细说明。
## 实现流程
首先，让我们看一下进行轮廓匹配的流程如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
|---
原创
2024-08-02 06:44:52
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背景读入一个json数据然后进行规整为数据框并和已有数据框进行merge 再进行后续分析读入json数据让我们先来看看实际的数据是长什么样子的：截取了前八行 可以看到数据是很混乱的，我们首先需要确定我们有多少列，即列名首先得确定，然后并不是每一行的数据都有所有的列！那该咋办呢？思路：先找到json数据读取的函数，这个Google一搜就有，并导入相应的库，最后其实就一个json库 导入即可！然后使用
今天分享Python与Excel结合的一个小案例，也是工作上用到的。领导给了我一个含有183个用户名字的Excel表格和一个装有156个规则命名但需要修改的图片的文件夹，让我通过156个jpg图去对照183个用户名字，把没有图的名字标记出来，然后再从一个巨大的表里找这些标记的名字对应的编号，最后进内部系统去找到里面的图。那么我要做的事情就有以下几个：1、用Python把Excel表格导入Jupyt
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2023-11-25 11:48:59
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（接下来的操作都是在数据库表上了）目录一、源数据表结构二、处理说明及要求三、实操匹配语句思路一、源数据表结构下面给一个简单的表格示意：（简单表，真实情况是多店多售记录）交易表（下面简称钱表） 钱表
交易日期名货id件数售价成本上架日期 y/y/d文字字母+数字intintnully/y/d 货表： 货表
货id成本上架日期字母+数字int
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2023-10-19 17:20:12
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Python实现两个excel数据匹配需求背景表1有两列表2包含表1不过缺少坐标字段需要根据HID匹配两个表，把表1的坐标内容补充到表2代码import shutil
import sys
import xlwt
import xlrd
file1 = "C:\\Users\\admin\\Desktop\\新建文件夹\\match-excel\\表1.xls"
#打开表1
wb1 = xlr
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2023-08-14 14:04:53
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我有一个字典,提供从实数元组到标识整数的映射.给定一个包含数字的元组列表,这些数字在容差范围内,但不完全等于字典中的容差,我想生成一个相应整数的列表.例：tdict = {(0.334, 0.333, 0.333):1, (0.167, 0.666, 0.167):2, (0.5, 0.5, 0):3}
tlist = [(0.333, 0.333, 0.333), (0.16667, 0.666
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2024-08-06 18:25:07
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以下内容参考自《Python学习手册》 1. 匹配语法表语法位置解释func(value)调用者常规参数：通过位置进行匹配func(name=value)调用者关键字参数：通过变量名匹配func(*tuple)调用者以name（一个元组）传递所有的对象，并作为独立的基于位置的参数（解包参数）func(**dict)调用者以name（一个字典）传递所有的键值对，并作为独立的关键字
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2023-09-26 15:39:09
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# Python数据模糊匹配实现
## 介绍
在实际的编程工作中，经常会遇到需要进行数据模糊匹配的情况，比如根据用户输入的关键词在数据库中查找相关数据。本文将介绍如何使用Python实现数据模糊匹配的方法，并提供详细的代码示例和注释。
## 流程
以下表格展示了实现数据模糊匹配的整个过程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. | 导入必要的库和模块 |
原创
2023-10-15 06:43:36
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### Python实现数据匹配
作为一名经验丰富的开发者，我很乐意向你介绍如何在Python中实现数据匹配的过程。首先，我将为你展示整个流程的步骤，并详细说明每一步需要做什么，以及需要使用的代码及其注释。
#### 数据匹配流程步骤
以下是实现数据匹配的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|----|----|
| 1 | 读取数据源1 |
| 2 | 读取数据源2 |
| 3 | 数据
原创
2024-07-12 06:11:09
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# 教你如何实现“python 数据筛选匹配”
## 概述
在Python中，实现数据筛选匹配通常使用条件语句和循环来实现。首先我们需要定义筛选条件，然后使用循环遍历数据，根据条件筛选出匹配的数据。
### 流程
以下是实现“python 数据筛选匹配”的整体流程：
```mermaid
erDiagram
用户 -->> 数据: 输入数据
用户 -->> 条件: 输入筛选条
原创
2024-03-02 06:01:03
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# Python匹配行数据的实现流程
## 1. 简介
在日常开发中，经常会遇到需要从文本文件或数据库中匹配特定行数据的情况。Python提供了强大的字符串处理和正则表达式功能，可以很方便地实现行数据的匹配。
本文将以一个示例来演示如何使用Python实现行数据的匹配，并给出详细的步骤和代码示例。
## 2. 实现步骤
### 步骤一：读取文件
首先，我们需要读取包含数据的文件。可以使用P
原创
2024-01-03 07:29:17
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# Python中海量数据匹配
在实际的数据处理中，有时我们需要对海量数据进行匹配，以提取出我们需要的信息或者进行其他操作。在Python中，我们可以利用一些高效的方法来处理海量数据匹配的问题，比如使用哈希表、排序等算法。
## 哈希表
在海量数据匹配中，哈希表是一种非常常用的数据结构。通过将数据映射到哈希表中，我们可以快速查找到需要的信息。下面我们以一个简单的例子来说明如何使用哈希表进行海
原创
2024-07-09 05:46:58
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# 实现 Python 数据匹配率的完整指南
在数据分析和处理的领域，数据匹配率是一个重要的指标，它帮助我们评估两个数据集之间的相似性。本文将引导你了解如何在 Python 中实现数据匹配率，包含详细的步骤、代码示例及可视化的饼状图。以下是实现的流程概览：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入所需库 |
| 2 | 准备数据集 |
| 3
原创
2024-08-20 07:53:42
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