python进行vlookup的代码
时间: 2023-04-04 10:00:22 浏览: 62
可以使用 pandas 库中的 merge() 函数来实现类似于 Excel 中的 vlookup 功能,示例代码如下:
import pandas as pd
# 创建两个数据框
df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'value': [1, 2, 3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'E', 'F'], 'value2': [5, 6, 7, 8]})
# 使用 merge() 函数进行 vlookup
result = pd.merge(df1, df2, on='key', how='left')
print(result)
输出结果为:
key value value2
A 1 NaN
1 B 2 5.
2 C 3 NaN
3 D 4 6.
其中,on 参数指定连接的键名,how 参数指定连接方式,left 表示以左侧数据框为基准进行连接。
相关问题
python仿写vlookup
Python中可以使用pandas库中的merge函数来实现类似于Excel中vlookup函数的功能。下面是一个简单的示例代码:
```
import pandas as pd
# 创建两个数据集
df1 = pd.DataFrame({'name': ['A', 'B', 'C'], 'value1': [1, 2, 3]})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'C', 'D'], 'value2': [4, 5, 6]})
# 使用merge函数进行合并
merged = pd.merge(df1, df2, left_on='name', right_on='key', how='left')
# 输出合并结果
print(merged)
```
在这个示例代码中,我们首先创建了两个数据集df1和df2,然后使用merge函数将它们按照name和key列进行合并。其中,left_on和right_on参数指定了左右两个数据集中用于合并的列名,how参数指定了合并方式,这里使用的是左连接(left join),即保留df1中所有的行,并将df2中匹配到的行合并到df1中。最后,我们输出了合并结果。
需要注意的是,如果两个数据集中的列名不同,需要使用left_on和right_on参数来指定不同的列名。另外,如果需要合并多个数据集,可以多次调用merge函数。
python实现vlookup函数
在Python中,可以通过使用Pandas库来实现类似于Excel中的vlookup函数的功能。具体而言,可以使用Pandas库中的merge函数来将两个数据框按照指定的列进行合并。
以下是一个示例代码,其中有两个数据框df1和df2,我们要将它们按照"key"列进行合并,即类似于Excel中的vlookup函数的功能:
```python
import pandas as pd
# 创建数据框df1
df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'value': [1, 2, 3, 4]})
# 创建数据框df2
df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'E', 'F'], 'value2': [5, 6, 7, 8]})
# 使用merge函数将df1和df2按照"key"列进行合并
result = pd.merge(df1, df2, on='key', how='left')
# 输出结果
print(result)
```
执行上述代码后,会输出以下结果:
```
key value value2
0 A 1 NaN
1 B 2 5.0
2 C 3 NaN
3 D 4 6.0
```
可以看到,我们成功地将df1和df2按照"key"列进行了合并,并且生成了一个新的数据框result,其中包含了原来的两个数据框的所有列和行。在合并过程中,我们使用了merge函数,并指定了合并方式为"left",即以df1为基准数据框,将df2合并到df1中。同时,我们还指定了合并的列为"key"列,这样就可以实现类似于Excel中的vlookup函数的功能。