Excel自带查询并返回满足条件的值的函数，即大名鼎鼎，人见人爱，我们经常使用的vlookup，它可以搜索满足条件的元素，并返回指定列的值。比如有两个内容有差异的Excel表，都有一列是工单号，其中一个表有工单对应的数量，另一个没有此信息，我们想将工单数量也添加到另一个表，就可以使用vlookup函数，很快可以搞定。现实工作中，我们不只是面临单个条件的查询，往往面临2个或以上条件的查询，比如本例中的两条件查询。对于两个条件的查询，Excel也可以搞定。度娘一下，有如下方法：
本例的要求是，根据“工单号”和“物料代码”作为2个查询条件，将“BOM用量”信息返回到“工单领取物料”表。
即将上面这个表（BOM用量）中的“BOM用量”列的数据根据“工单”及“物料编号”两个条件做匹配，然后返回到下表的“BOM用量”列。为什么要用两个条件呢？因为一个物料会有多个工单使用，而在每个工单中的单个用量是不同的，所以只用一个条件查询，会得到错误的结果。
我使用了index+match函数来处理，3万多行数据，4核CPU足足跑了32分钟。盯着那个进度条，过程是让人焦虑的：
虽然终于完成查询，但极其考验人的耐性。现在试试Phtyon，看看效率能提升多少呢？
#1.从“BOM用量”表中提取信息
from openpyxl import load_workbook
wb = load_workbook("dataBOM用量.xlsx")
ws= wb.active
data = {} #用于储存提取的信息
for row in range(2, ws.max_row+1): #从第2行开始（第1行是标题）遍历工作表每一行，将需要的数据提取出来
work_order= ws['A' + str(row)].value #为工单号
material_pn = ws['C' + str(row)].value #为物料编号
BOM_usage = ws['F' + str(row)].value #BOM用量
#因为有两个查询条件，所以需要三层嵌套字典，以便形成如下这样的嵌套结构
#WO20239156 {'11140-0000100': {'BOM用量': 1}, '11010-0073700': {'BOM用量': 1}}
data.setdefault(work_order,{})
data[work_order].setdefault(material_pn,{'BOM用量':BOM_usage})
还是用openpyxl模块读取工作簿，再读取工作表。此处只用到3个信息，即工单号，物料编号及BOM用量，分别提取出来，存入work_order,material_pn,BOM_usage，然后按嵌套字典的方式存入data字典。此处用到setdefault函数，字面意思就是为字典设定默认键值。以字典WO20239156 {'11140-0000100': {'BOM用量': 1}}为例，它最外层的键是WO20239156,这时会检查它是否已在字典的外层键中存在，若不存在，则设置为外层键；若已存在，则进入下一层，检查其包含的物料编号11140-0000100是否存在第二层键中,若不存在，则设置为第二层的键；若存在，则进入内层，并将“BOM用量”设置为内层键，将BOM_usage设置为其值。如此循环直到整个工作表3万多行数据全部读取完毕，并存入data。别觉得3万多行数据很多，对于Python来说就是小菜一碟，几十上百万行的数据都不在话下。
下面随机检查一下数据，看看有无问题。len(data)可查看字典data外层键的数量，其实就是对应的工单数，共733个，非常正确。然后再看看键值对及指定键的数据，都显示正常。
len(data)
>>733
for key,value in data.items():
print(key,value)
>>
WO20239156 {'11140-0000100': {'BOM用量': 1}, '11010-0073700': {'BOM用量': 1}, '68076-0000024': {'BOM用量': 1}...
data['WO20285088']['36012-0215900']
>>{'BOM用量': 1.99}
数据获取完成后，就可以开始按两条件查询并写入到“工单领取物料”表中了。
%%time
wb1 = load_workbook("data工单领取物料.xlsx")
ws1= wb1.active
#遍历工作表的1,2列的所有行，只要某行中的1,2列数据匹配字典data中的工单号及物料编码，就在工作表的G列对应的行写入BOM用量的数据
for row in range(2,ws1.max_row+1):
wo = ws1['A' + str(row)].value
material = ws1['B' + str(row)].value
if wo in data.keys() and material in data[wo].keys():
ws1.cell(row=row,column=7).value=data[wo][material]["BOM用量"]
wb1.save("data工单领取物料.xlsx")
>>Wall time: 1min 16s
三万多行数据的查询和写入，用时1分钟多一点点，比起Excel的32分钟，效率提升不止一点点。此处，先打开需要匹配并写入数据的表“工单领取物料”，然后将每行里的工单号和物料编号提取出来，并跟第一步获取的数据data中的工单号和物料编号进行比对，当两者都一致的情况下，将其对应的“BOM用量”的值写入该行第7列。此处用到if判断语句，and是指两个条件都必须满足，然后才执行数据写入。数据写完后，保存工作表。最后随机挑几个检查一下，没得问题，噢耶！收工！
以上在Jupyter notebook上完成，所用到的代码及Excel 资料已上传GitHub及百度网盘, 欢迎下载到本地随意玩。
Python版本：Python 3.6 64bit
操作系统：Windows 7
GitHub：Office_Automation_by_Using_Python
百度Pan：http://pan.baidu.com/s/1JjW_keLq0zsKN2l_BhV27A 提取码: z8nk
