你是不是经常遇到这种场景：

表A有员工姓名和业绩，表B有员工姓名和部门

你想把部门匹配到表A里，跟业绩一起看，那就需要进行Excel表格合并。

VLOOKUP能搞定，但有以下硬伤：

今天用Python的pd.merge()，一行代码解决所有问题。

准备工作

打开命令行窗口：输入如下命令并按回车键： pip install pandas

下图是我的业务数据表：

表A（业绩表）

表B（部门表）

目标：把部门匹配到表A中。

核心代码（3行）

import pandas as pd

df_a = pd.read_excel("业绩表.xlsx") df_b = pd.read_excel("部门表.xlsx")

按"姓名"列匹配合并

result = pd.merge(df_a, df_b, on="姓名", how="left")

result.to_excel("匹配结果.xlsx", index=False) print("匹配完成！")

运行结果：

代码解析

how参数详解（比VLOOKUP强大10倍）

进阶技巧

1. 多列条件匹配 python

按"姓名"+"月份"两列匹配

result = pd.merge(df_a, df_b, on=["姓名", "月份"], how="left")

1. 两表列名不一样 python

左表叫"员工"，右表叫"姓名"

result = pd.merge(df_a, df_b, left_on="员工", right_on="姓名", how="left")

1. 大数据量（10万行+） VLOOKUP会卡死，pd.merge几秒完成。

写在最后

VLOOKUP能做的，pd.merge都能做。VLOOKUP做不到的，pd.merge也能做。

而且不需要打开Excel，不需要手动拖动公式，几万行数据秒级完成。