python VLOOKUP

时间: 2023-11-13 15:58:42 浏览: 32
Python VLOOKUP是指在Python中实现Excel中VLOOKUP函数的功能。VLOOKUP函数是Excel中非常常用的函数之一,它可以在一个表格中查找某个值,并返回该值所在行的指定列的值。在Python中,可以使用pandas包中的pd.merge()函数来实现VLOOKUP的功能。pd.merge()函数可以将两个数据框按照某一列进行合并,并返回合并后的结果。需要注意的是,在Python中实现VLOOKUP时,需要注意匹配的左右,即查找值和数据表的列序数的对应关系。
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python vlookup

在Python中,可以使用pandas包中的pd.merge()函数来实现类似于Excel中的vlookup功能。pd.merge()函数可以根据指定的列将两个数据表进行合并,并返回匹配的结果。与Excel中的vlookup函数类似,pd.merge()函数也需要指定查找值、数据表、列序数等参数来进行匹配。不同的是,在Python中使用pd.merge()函数时,默认情况下会匹配所有符合条件的值,而不仅仅是第一个值。这样可以更灵活地处理重复值的情况。因此,在Python中使用pd.merge()函数可以更方便地实现vlookup功能,并且避免了Excel中数据量大导致的性能问题和设置不当导致的结果错误问题。 #### 引用[.reference_title] - *1* [vlookup函数的Python实现](https://blog.csdn.net/aquariusmao/article/details/117663409)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [python实现excel Vlookup功能](https://blog.csdn.net/katherine717/article/details/125278247)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [Python也可以实现Excel中的“Vlookup”函数](https://blog.csdn.net/zhuxiao5/article/details/126250306)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

Python vlookup

在Python中实现类似于Excel中的vlookup功能,可以使用pandas库中的merge函数。 首先需要导入pandas库: ```python import pandas as pd ``` 假设有两个数据表,一个是左表"table1",一个是右表"table2",它们的共同列是"key"。现在需要在"table1"中添加一列"new_column",该列的值来自"table2"中的"lookup_column"列,根据"key"列进行匹配。 代码如下: ```python # 创建左表 table1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'value': [1, 2, 3, 4]}) # 创建右表 table2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'E', 'F'], 'lookup_column': ['value2', 'value4', 'value5', 'value6']}) # 使用merge函数实现vlookup result = pd.merge(table1, table2, on='key', how='left') result['new_column'] = result['lookup_column'] # 输出结果 print(result) ``` 输出结果: ``` key value lookup_column new_column 0 A 1 NaN NaN 1 B 2 value2 value2 2 C 3 NaN NaN 3 D 4 value4 value4 ``` 可以看到,"table1"中的"A"和"C"没有匹配到"table2"中的对应值,因此"new_column"列的值为NaN。而"B"和"D"成功匹配到了对应的值,"new_column"列的值等于"lookup_column"列的值。

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在Python中,如果想要使用openpyxl库实现vlookup功能,可以通过以下步骤实现: 1. 导入openpyxl库 python import openpyxl 2. 打开Excel文件并获取工作表 python # 打开Excel文件 workbook = openpyxl.load_workbook('example.xlsx') # 获取工作表 worksheet = workbook['Sheet1'] 3. 遍历需要进行vlookup的列,获取对应的值并写入新的列 python # 遍历需要进行vlookup的列 for row in worksheet.iter_rows(min_row=2, min_col=1, max_col=2): # 获取key列和lookup列的值 key_value = row[0].value lookup_value = None # 在对应的表格中查找对应的值 for lookup_row in lookup_worksheet.iter_rows(min_row=2, min_col=1, max_col=2): if lookup_row[0].value == key_value: lookup_value = lookup_row[1].value break # 将查找到的值写入新的列 if lookup_value is not None: new_column_cell = row[1] new_column_cell.value = lookup_value 其中,"example.xlsx"是需要进行vlookup的Excel文件,"Sheet1"是需要进行vlookup的工作表名称,"min_row"、"min_col"、"max_col"是需要进行vlookup的数据范围。"lookup_worksheet"是需要进行vlookup的表格。 完整代码示例如下: python import openpyxl # 打开Excel文件 workbook = openpyxl.load_workbook('example.xlsx') # 获取需要进行vlookup的工作表 worksheet = workbook['Sheet1'] # 获取需要进行vlookup的表格 lookup_worksheet = workbook['Sheet2'] # 遍历需要进行vlookup的列 for row in worksheet.iter_rows(min_row=2, min_col=1, max_col=2): # 获取key列和lookup列的值 key_value = row[0].value lookup_value = None # 在对应的表格中查找对应的值 for lookup_row in lookup_worksheet.iter_rows(min_row=2, min_col=1, max_col=2): if lookup_row[0].value == key_value: lookup_value = lookup_row[1].value break # 将查找到的值写入新的列 if lookup_value is not None: new_column_cell = row[1] new_column_cell.value = lookup_value # 保存Excel文件 workbook.save('example.xlsx') 需要注意的是,如果需要进行vlookup的数据量较大,建议先将需要进行vlookup的表格读入内存中,避免重复读取和搜索。同时,在进行vlookup时也需要注意数据类型的匹配,确保key列和lookup列的数据类型一致。
在Python中实现Vlookup函数的功能可以通过使用pandas库来实现。首先,你需要导入pandas库和其他必要的库,如openpyxl和os。然后,你可以使用pandas的read_excel函数来读取Excel文件,并将其存储为DataFrame对象。接下来,你可以使用merge函数将两个DataFrame对象进行关联,指定关联的列名,并选择合适的关联方式(如left join)。最后,你可以打印出合并后的结果。这样就实现了类似于Vlookup函数的功能。对于CSV文件,你可以使用pandas的read_csv函数来读取CSV文件,并按照相同的步骤进行处理。这样就可以在Python中实现Vlookup函数的功能。\[2\]\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [python实现excel和csv中的vlookup函数](https://blog.csdn.net/weixin_44999258/article/details/128450052)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [Excel匹配两个sheet列合并两个cvs文件用Python实现Excel中的Vlookup功能](https://blog.csdn.net/weixin_46911611/article/details/130936126)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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