Python Excel多表关联 Vlookup用pandas merge实现

用pandas的merge替代Excel Vlookup，支持左连接、右连接、内连接，按主键把另一张表的字段拼过来，多列关联一次搞定。

场景痛点

订单表里只有商品编码，要把商品名称、单价从商品档案表带过来；或者员工表里只有部门编号，要带上部门名称。Excel里写 VLOOKUP 又长又脆，列号一改全错。pandas的merge一行代码完成，还能多列联合匹配。

用到的库

pip install pandas openpyxl

完整代码

import pandas as pd

def vlookup_demo():
# 模拟：订单表 + 商品档案表
orders = pd.DataFrame({
"订单号": ["A001", "A002", "A003", "A004"],
"商品编码": ["P01", "P02", "P01", "P99"],
"数量": [10, 5, 3, 8]
})
products = pd.DataFrame({
"商品编码": ["P01", "P02", "P03"],
"商品名称": ["键盘", "鼠标", "显示器"],
"单价": [199, 99, 1299]
})

# 1. 左连接：保留订单表所有行，匹配不到的商品信息为空（最常用，等价Vlookup）
left_join = orders.merge(products, on="商品编码", how="left")

# 2. 内连接：只保留两边都能匹配上的
inner_join = orders.merge(products, on="商品编码", how="inner")

# 3. 多列联合匹配：on 传列表
# orders.merge(products, on=["商品编码", "仓库"], how="left")

# 4. 列名不一样时：left_on / right_on
# orders.merge(products, left_on="商品编码", right_on="编码", how="left")

# 计算金额
left_join["金额"] = left_join["数量"] * left_join["单价"]

left_join.to_excel("./Vlookup结果.xlsx", index=False)
print(left_join)
print(f"\n左连接结果{len(left_join)}行，内连接结果{len(inner_join)}行")

if __name__ == "__main__":
vlookup_demo()

代码讲解

merge(left, right, on="商品编码", how="left")：以orders为主表，把products里同编码的行拼过来，等价Excel的Vlookup。
how="left" 左连接，订单表里有但商品表没有的编码（如P99），商品名称和单价列留空。
how="inner" 内连接，只保留两边都能匹配上的行，P99会被丢弃。
left_on / right_on 在两表关联列名不同时使用。
拼完直接算 金额 = 数量 * 单价，一步到位。