pandas 类似vlookup 功能，返回制定列

志明. 浅谈装配式建筑的发展趋势[J]. 建筑科技, 2016(9): 138-139.
[2] 赵占庆, 王宇. BIM 技术在装配式建筑中的应用研您好！感谢您的提问。

如果您想要实现类似 VLOOKUP 的功能，并返回指定列的究[J]. 建筑学报, 2017, 42(1): 93-102.
[3] 肖昌凤.数据，可以使用 pandas 中的 merge 函数。具体的实现方法如下：

1. 首先，假设您有两 BIM 技术在装配式建筑中的应用研究[D]. 湖南大学, 2018.
[4个数据框 df1 和 df2，其中 df1 包含一个列 col1，而 df2 包含两列 col2 和] 王晓川. 基于 BIM 技术的装配式建筑施工管理研究[D]. 河北建筑工 col3。

2. 接下来，您可以使用 merge 函数将这两个数据框合并起来，并指定以 df程学院, 2019.
[5] 何中林. 装配式建筑施工中 BIM 技术的1 的 col1 列和 df2 的 col2 列作为合并键值，如下所示：

   merged_df应用[D]. 华南理工大学, 2020.

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pandas 类似vlookup的函数

### 使用 Pandas 实现 Excel 的 VLOOKUP 功能

在 Python 中，`Pandas` 库提供了多种方法来实现类似于 Excel `VLOOKUP` 的功能。以下是几种常用的方法：

#### 方法一：使用 map 函数
对于简单的单列映射操作，可以利用 `map()` 函数完成类似 `VLOOKUP` 的工作。

import pandas as pd

# 假设有两个 DataFrame 对象 df1 和 df2
df2['提取的数据'] = df2['指定列'].map(df1.set_index('匹配列')['提取列'])

这段代码会基于 `'匹配列'` 将 `df1` 中的 `'提取列'` 数据映射到 `df2` 上，并保存在一个新的列 `'提取的数据'` 中[^2]。

如果需要从多个源列获取数据，则可以通过多次调用 `map()` 来分别处理每一列:

df2['工资总额'] = df2['转入名称'].map(df1.set_index('姓名')['工资总额'])
df2['实资额'] = df2['转入名称'].map(df1.set_index('姓名')['实资额'])

这种方法适用于一对一的关系查询场景，在这种情况下效率较高。

#### 方法二：使用 merge 函数
当涉及到更复杂的连接逻辑时（比如左联接、右联接等），推荐采用 `merge()` 函数来进行两表之间的关联操作。

import pandas as pd

writer = pd.ExcelWriter(r"path_to_save_result.xlsx")
df1 = pd.read_excel(r"path_to_first_file.xlsx", sheet_name='SheetName')
df2 = pd.read_excel(r"path_to_second_file.xlsx", sheet_name='AnotherSheet')

data = df2.loc[:, ["证件号码", "缴费状态"]]
merged_data = pd.merge(df1, data, how='left', on="证件号码")

merged_data.to_excel(writer, sheet_name='ResultSheet')
writer.save()

这里通过设置参数 `how='left'` 可以模拟 Excel 中的 LEFT LOOKUP 行为；而 `on="证件号码"` 则指定了两张表共同拥有的键字段作为匹配依据[^3]。

这两种方式都可以有效地替代传统的 Excel `VLOOKUP` 操作，具体选择哪种取决于实际需求以及所处理的数据结构特点。

pandas实现vlookup

要使用pandas实现类似于VLOOKUP的功能，你可以使用merge函数来合并两个数据框，类似于Excel中的VLOOKUP操作。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建第一个数据框
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                    'B': ['a', 'b', 'c']})

# 创建第二个数据框
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                    'C': ['x', 'y', 'z']})

# 使用merge函数进行合并
merged = pd.merge(df1, df2, on='A', how='left')

# 输出合并结果
print(merged)

这段代码将根据'A'列的值在两个数据框之间进行合并，并将结果存储在`merged`变量中。合并的方式使用`how`参数指定，这里使用了'left'表示左连接，类似于Excel中的VLOOKUP。

运行以上代码会输出以下结果：

   A  B    C
0  1  a    x
1  2  b    y
2  3  c    z

这样，你就通过pandas实现了类似于VLOOKUP的功能。你可以根据自己的需求调整数据框和合并方式。