EXCEL对比工具

在日常的数据分析和办公场景中，我们经常会遇到需要对比两个 Excel 文件内容的情况。可能是核对不同版本数据的修改，也可能是比对两个数据源的差异。用 Python 处理这类任务，能快速且精准地找出差异，下面就分享具体实现方法和代码示例。

处理 Excel 文件，我们选用pandas库，它功能强大，处理数据表格十分便捷。首先得安装pandas库，在命令行输入pip install pandas就能完成安装。安装好后，来看具体代码：

import pandas as pd

# 读取两个Excel文件
excel1_path = "file1.xlsx"
excel2_path = "file2.xlsx"
df1 = pd.read_excel(excel1_path)
df2 = pd.read_excel(excel2_path)

# 对比两个DataFrame
if df1.equals(df2):
    print("两个Excel文件内容完全相同")
else:
    diff = df1 != df2
    for col in df1.columns:
        for index in range(len(df1)):
            if diff.loc[index, col]:
                print(f"文件差异：在第{index + 1}行，{col}列，file1的值是{df1.loc[index, col]}，file2的值是{df2.loc[index, col]}")

上述代码中，先用pd.read_excel分别读取两个 Excel 文件，将内容存入DataFrame数据结构。接着，通过equals方法判断两个DataFrame是否完全相同，如果相同直接输出提示；若不同，则通过布尔索引找出存在差异的位置，循环遍历每一列和每一行，一旦发现对应位置的值不相等，就输出具体差异信息，包括所在行、列以及两个文件对应位置的值。

不过，实际应用中可能会遇到更复杂的情况。比如，两个 Excel 文件的列顺序不一致，这时可以在对比前先统一列的顺序，使用df1 = df1[df2.columns]就能调整df1的列顺序和df2一致。又或者，文件中存在缺失值，可先使用df1.fillna(0, inplace=True)和df2.fillna(0, inplace=True)将缺失值填充为 0，再进行对比。

通过 Python 和pandas库对比 Excel 文件，不仅能节省大量手动核对的时间，还能避免人工比对容易出现的疏漏。基于这些基础代码，我们还能继续拓展功能，比如将差异结果保存到新的 Excel 文件中，方便后续查看和处理。如果你在对比 Excel 文件时遇到其他特殊需求，也可以在这个代码基础上灵活调整。