python VLOOKUP
时间: 2023-11-13 15:58:42 浏览: 82
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。
相关问题
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。