pandas实现vlookup匹配

在Pandas库中，可以使用`merge()`函数或`.loc`或`.iloc`加上`get_value()`方法来进行类似VLOOKUP的功能，即按索引查找并合并数据。VLOOKUP通常用于Excel中，但在Pandas中，你可能会这么操作：

1. `merge()`函数：如果你有两个DataFrame，一个主键DataFrame (`df_left`) 和一个参考 DataFrame (`df_right`) ，你可以通过`left_on`参数指定主键列名，`on`参数指定参考列名进行匹配。例如：

   merged_df = pd.merge(df_left, df_right, on='common_column', how='left')

2. `.loc[]`或`.iloc[]`结合`get_value()`：如果数据在一个Series中，可以直接使用索引来获取值，类似于VLOOKUP。例如：

   value = df_right.loc[df_left['key_column']]['target_column']

或者，对于数值型索引：

   value = df_right.iloc[df_left['key_column']]['target_column']

相关问题

pandas如何实现vlookup

Pandas可以通过merge函数实现类似于Excel中vlookup的功能。具体步骤如下：

1.读取需要进行vlookup的两个数据表，假设分别为df1和df2。

2.确定两个数据表中需要进行匹配的列，假设为col1。

3.使用merge函数将两个数据表按照col1进行合并，假设合并后的数据表为df_merge。

4.根据需要选择需要保留的列，假设为col2和col3。

5.将结果保存到Excel中。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取需要进行vlookup的两个数据表
df1 = pd.read_excel('data1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('data2.xlsx')

# 确定需要进行匹配的列
col1 = 'key'

# 使用merge函数将两个数据表按照col1进行合并
df_merge = pd.merge(df1, df2, on=col1)

# 选择需要保留的列
cols_to_keep = ['col2', 'col3']
df_result = df_merge[cols_to_keep]

# 将结果保存到Excel中
with pd.ExcelWriter('result.xlsx') as writer:
    df_result.to_excel(writer, index=False, sheet_name='Sheet1')

使用pandas复刻vlook_up

在Python的数据分析库Pandas中，并没有直接叫做`vlookup`的功能，它类似于Excel中的VLOOKUP函数。但是你可以通过Pandas的`merge`、`join`或者`get_value`方法来实现类似的功能。这里给出一个基本的例子：

假设我们有两个DataFrame，一个是`df1`，有主键列`key`和一些值`value`；另一个是`df2`，需要查找`df1`中匹配`key`的`value`。

# 假设 df1
df1 = pd.DataFrame({
   'key': ['A', 'B', 'C'],
   'value': [1, 2, 3]
})

# 假设 df2
df2 = pd.DataFrame({
   'id': [0, 1, 2],
   'target_key': ['A', 'B', 'D']
})

# 使用 merge 或 join 来模拟 vlookup
result = pd.merge(df2, df1, on='target_key', how='left') # 如果你想保留未找到的关键字，可以设置how='left'
# 或者使用 get_value 和 iloc (如果 key 只在一个范围内)
result['value_from_df1'] = df1.set_index('key').get_value(df2['target_key'], default=np.nan) 

print(result)

在这个例子中，`merge`会返回一个新的DataFrame，其中包含了`df2`的`id`和`df1`中对应的`value`。如果没有找到匹配的`key`，结果将是缺失值。