Excel查詢函數Lookup和Vlookup區別

1 Lookup——數與行列比

Lookup的工作職責是什么呢?用一個數與一行或一列數據依次進行比較,發現匹配的數值后,將另一組數據中對應的數值提取出來。

2 工資稅率表:用數值比較

根據不同的工資進行不同的稅率計算是一個常見的應用。我們來看這張“工資稅率查詢”表(見圖1)?,F在要在右側根據“收入”(F列),直接得到對應的“稅率”(G列)。在計算第1個“稅率”時,輸入函數公式“=LOOKUP(F4,$B$3:$B$8,$D$3:$D$8)”,回車,便可得到“36.00%”。

這個結果是怎么來的?用F4中的第1個收入數“$123,409”,與左側表的“收入最低”各檔數據(“$B$3:$B$8”)進行對比,雖然“$123,409”在“收入最低”各檔數中沒有完全一致的數據與之匹配,但是會與其中小于它的最大數“$58,501”相匹配。這樣,同一行對應的“36.00%”就提取出來了。

3 圖書銷售表:用文本比較

Lookup函數的對比數還可以是文本。在這張圖書銷售查詢表中(見圖2),用下表輸入的“編號”(A15單元格)文本當作查詢數,與上表的“編號”一列($A$3:$A$11)進行對比,查詢到了匹配的文本后,將“教材名稱”一列($B$3:$B$11)對應的數據提取出來。公式是“=LOOKUP(A15,$A$3:$A$11,$B$3:$B$11)”。

4 Vlookup——數與表格比

Lookup有一個大哥——Vlookup函數。兩兄弟有很多相似之處,但大哥本領更大。Vlookup用對比數與一個“表”進行對比,而不是Lookup函數的某1列或1行,并且Vlookup可以選擇采用精確查詢或是模糊查詢方式,而Lookup只有模糊查詢。

5 模糊匹配

用Vlookup函數進行模糊查詢時,幾乎與Lookup的作用完全一致。我們用Vlookup函數來提取第1個例子中的工資稅率結果。函數公式為“=VLOOKUP(F4,$B$3:$D$8,3,TRUE)”。

在這個函數中,用第1個收入“$123,409”(F4單元格)當作對比數,用它與左側表(“$B$3:$D$8”)的第1列數進行對比,雖然“$123,409”在“收入最低”各檔數中沒有完全一致的數據與之匹配,但是函數的最后一個參數是“TURE”(“TURE”就是模糊查詢),所以它會與其中小于它的最大數“$58,501”相匹配。并將表中第3列(函數的第3個參數為“3”)對應的數據提取出來,所以結果同樣是“36.00%”。

6 訂單明細表:精確匹配

有時候,我們需要精益求精。在下面這個“訂單明細表”(見圖3)中,最后一列“貨運費用”中的數據要通過“交貨方式”從左側“配送公司收費表”中進行匹配查詢。這是一個典型的精確查詢的例子,計算第1個數據的函數公式是“=VLOOKUP(H3,$B$2:$D$6,3,FALSE)”。

小提示:

把最后一個參數從“TRUE”變更成“FLASE”,就是精確匹配。而精確查詢,就是查詢數要與查詢表第1列中的數據完全一致才能匹配提取,否則結果返回錯誤值“#N/A”。

點評:Excel為我們提供了近20個有關“查找和引用”的函數,除了最常用的Lookup、Vlookup,還有Choos、Row、Colum、Index和Match等,大家可以通過函數的幫助查看具體的功能。這些函數往往不是單獨使用,可以與其他函數和Excel中的一些功能進行配

最后編輯于
?著作權歸作者所有,轉載或內容合作請聯系作者
平臺聲明:文章內容(如有圖片或視頻亦包括在內)由作者上傳并發布,文章內容僅代表作者本人觀點,簡書系信息發布平臺,僅提供信息存儲服務。
  • 序言:七十年代末,一起剝皮案震驚了整個濱河市,隨后出現的幾起案子,更是在濱河造成了極大的恐慌,老刑警劉巖,帶你破解...
    沈念sama閱讀 228,197評論 6 531
  • 序言:濱河連續發生了三起死亡事件,死亡現場離奇詭異,居然都是意外死亡,警方通過查閱死者的電腦和手機,發現死者居然都...
    沈念sama閱讀 98,415評論 3 415
  • 文/潘曉璐 我一進店門,熙熙樓的掌柜王于貴愁眉苦臉地迎上來,“玉大人,你說我怎么就攤上這事?!?“怎么了?”我有些...
    開封第一講書人閱讀 176,104評論 0 373
  • 文/不壞的土叔 我叫張陵,是天一觀的道長。 經常有香客問我,道長,這世上最難降的妖魔是什么? 我笑而不...
    開封第一講書人閱讀 62,884評論 1 309
  • 正文 為了忘掉前任,我火速辦了婚禮,結果婚禮上,老公的妹妹穿的比我還像新娘。我一直安慰自己,他們只是感情好,可當我...
    茶點故事閱讀 71,647評論 6 408
  • 文/花漫 我一把揭開白布。 她就那樣靜靜地躺著,像睡著了一般。 火紅的嫁衣襯著肌膚如雪。 梳的紋絲不亂的頭發上,一...
    開封第一講書人閱讀 55,130評論 1 323
  • 那天,我揣著相機與錄音,去河邊找鬼。 笑死,一個胖子當著我的面吹牛,可吹牛的內容都是我干的。 我是一名探鬼主播,決...
    沈念sama閱讀 43,208評論 3 441
  • 文/蒼蘭香墨 我猛地睜開眼,長吁一口氣:“原來是場噩夢啊……” “哼!你這毒婦竟也來了?” 一聲冷哼從身側響起,我...
    開封第一講書人閱讀 42,366評論 0 288
  • 序言:老撾萬榮一對情侶失蹤,失蹤者是張志新(化名)和其女友劉穎,沒想到半個月后,有當地人在樹林里發現了一具尸體,經...
    沈念sama閱讀 48,887評論 1 334
  • 正文 獨居荒郊野嶺守林人離奇死亡,尸身上長有42處帶血的膿包…… 初始之章·張勛 以下內容為張勛視角 年9月15日...
    茶點故事閱讀 40,737評論 3 354
  • 正文 我和宋清朗相戀三年,在試婚紗的時候發現自己被綠了。 大學時的朋友給我發了我未婚夫和他白月光在一起吃飯的照片。...
    茶點故事閱讀 42,939評論 1 369
  • 序言:一個原本活蹦亂跳的男人離奇死亡,死狀恐怖,靈堂內的尸體忽然破棺而出,到底是詐尸還是另有隱情,我是刑警寧澤,帶...
    沈念sama閱讀 38,478評論 5 358
  • 正文 年R本政府宣布,位于F島的核電站,受9級特大地震影響,放射性物質發生泄漏。R本人自食惡果不足惜,卻給世界環境...
    茶點故事閱讀 44,174評論 3 347
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一處隱蔽的房頂上張望。 院中可真熱鬧,春花似錦、人聲如沸。這莊子的主人今日做“春日...
    開封第一講書人閱讀 34,586評論 0 26
  • 文/蒼蘭香墨 我抬頭看了看天上的太陽。三九已至,卻和暖如春,著一層夾襖步出監牢的瞬間,已是汗流浹背。 一陣腳步聲響...
    開封第一講書人閱讀 35,827評論 1 283
  • 我被黑心中介騙來泰國打工, 沒想到剛下飛機就差點兒被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道東北人。 一個月前我還...
    沈念sama閱讀 51,608評論 3 390
  • 正文 我出身青樓,卻偏偏與公主長得像,于是被迫代替她去往敵國和親。 傳聞我的和親對象是個殘疾皇子,可洞房花燭夜當晚...
    茶點故事閱讀 47,914評論 2 372

推薦閱讀更多精彩內容