Python使用Pandas自动填充Excel供应商简称

林舟

发布时间：2026-10-14 | 3人浏览过

原创

本文介绍如何利用Python的Pandas库处理包含数万条记录的Excel文件，自动根据预设的供应商全称与简称对应关系填充数据。通过构建字典映射并遍历数据列，实现批量填写简称的功能。文章同时探讨了字符串匹配中因括号、空格等细微差异导致的匹配失败问题，为后续优化提供思路。

Python使用Pandas自动填充Excel供应商简称

在处理Excel数据时，常遇到需要根据供应商全称自动填充简称列的需求。当数据量达到数万条时，依赖Excel手动筛选和填充效率极低。为此，本文采用Python中的pandas模块读取并处理Excel文件，以自动化方式完成这一任务。

1、需求

核心目标是依据预先整理好的“对应关系.xlsx”文件，自动将“待处理文件.xlsx”中供应商全称对应的简称填入指定列。

脚本实现思路

2.脚本思路

首先，利用pandas读取“对应关系.xlsx”文件，并将其内容转换为字典对象。该字典以供应商的全称作为键（key），以简称作为值（value）。

接着，读取“待处理文件.xlsx”，通过列标题定位到包含供应商全称的列。遍历该列中的每一个全称，在字典中查找对应的键值，并将结果写入待处理文件中对应的简称列。此处暂假设两份文件中的供应商全称完全一致，若存在细微差异的处理逻辑将在后续文章中补充。

3.代码

Python代码实现


# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Mar 4 21:25:05 2021
@author: ruofei
"""
 
import pandas as pd
 
 
#填写待处理文件和对应关系的excel文件路径
#注意：脚本运行时需保证被使用excel文件处于关闭状态
file1 = r'待处理文件.xlsx'
file2 = r'对应关系.xlsx'
 
 
#填写待处理文件中 全称所在的列名和简称要放置的列名
qc1="供应商"
jc1="简称"
 
#填写对应关系中  全称所在的列数和简称所在的列数
qc2="全称"
jc2="简称"
 
 
#填写读取excel文件的sheet表名
sheet1="Sheet1"
sheet2="Sheet1"
 
#--------------------*-------------*--------------*---------------------
#--------------------*-------------*--------------*---------------------
data1 = pd.read_excel(file1, sheet_name = sheet1)
data2 = pd.read_excel(file2, sheet_name = sheet2)
 
#print("输出表格所有")
#print(data1)
 
row1 = data1.shape[0]#行数
col1=data1.shape[1]#列数
 
row2 = data2.shape[0]#行数
col2=data2.shape[1]#
 
#print("表格文件有"+str(row1)+"行，"+str(col1)+"列")
 
duiying=dict()
 
#生成对应关系的字典
for i in range(row2):
  
  quancheng=data2.loc[i,qc2]
  jiancheng=data2.loc[i,jc2]
  
  duiying[quancheng]=jiancheng
  
  
  #print(quancheng)
 
#company1=data1.loc[0][0]
#company2=data1.loc[1][0]
#print("公司一为"+str(company1)+"\n"+"公司二为"+str(company2))
 
for i in range(row1):
  
  a=data1.loc[i,qc1]
  #[qc1-1]
  #print(str(a))
  
  jiancheng=duiying.get(a)
  if a in duiying.keys():
   
    #print(jiancheng)
    data1.loc[i,jc1]=jiancheng 
  else:
    
    
    #此处修改没有简称赋予值，若赋予全称值则=a，若为空则="  "
    data1.loc[i,jc1]=a
 
data1.to_excel('处理好的文件.xlsx',sheet_name='Sheet1')