python核对员工信息实验报告中实验结论
Python核对员工信息实验报告
一、实验介绍
本次实验旨在通过Python编程，实现对员工信息的核对功能。具体来说，要求从一个文本文件中读取员工姓名和身份证号码，然后将其与另一个Excel表格中的员工信息进行比对，最终输出匹配结果。
二、实验步骤
1. 准备数据：首先需要准备两个数据文件，一个是包含姓名和身份证号码的文本文件，另一个是包含员工详细信息的Excel表格。
2. 导入库：使用Python需要导入相关库，本次实验需要导入pandas和xlrd库。
3. 读取数据：使用pandas库读取文本文件和Excel表格中的数据，并将其存储为DataFrame类型。
4. 数据清洗：对于从文本文件中读取的数据，需要进行格式化处理；对于从Excel表格中读取的数据，则需要去除空白行和重复行。
5. 数据匹配：通过循环遍历两个DataFrame类型的数据，逐一比较每一条记录是否匹配。
6. 输出结果：将匹配结果以Excel表格形式输出。
三、代码示例
以下是代码示例：
```
import pandas as pd
import xlrd
# 读取文本文件
data_txt = pd.read_csv('', sep='\t', header=None, names=['name', 'id_card'])
# 读取Excel表格
data_excel = pd.read_excel('data.xlsx')
# 数据清洗
data_txt['name'] = data_txt['name'].str.strip()  # 去除姓名中的空格
data_txt['id_card'] = data_txt['id_card'].str.strip()  # 去除身份证号码中的空格
data_excel.dropna(how='all', inplace=True)  # 去除空白行
data_excel.drop_duplicates(subset='id_card', keep='first', inplace=True)  # 去除重复行
# 数据匹配
result = pd.DataFrame(columns=['name', 'id_card', 'department'])  # 存储匹配结果的DataFrame类型
for index, row in data_txt.iterrows():
    name = row['name']
两个表格核对重复数据
    id_card = row['id_card']
    for index, row in data_excel.iterrows():
        if id_card == str(row['id_card']):
            result = result.append({'name': name, 'id_card': id_card, 'department': row['department']}, ignore_index=True)
# 输出结果
_excel('result.xlsx')
```
四、实验结论
通过本次实验，我们成功地实现了对员工信息的核对功能。通过Python编程，我们可以快速
地读取和处理大量数据，并将其与其他数据进行比对，最终输出匹配结果。这种方法不仅可以提高工作效率，还可以减少人为错误的发生。同时，本次实验也展示了Python在数据处理方面的强大能力和广泛应用前景。

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