vlookup 字符不一样

VLOOKUP 函数是 Excel 中的一个函数，用于在一个表格中查找某个值，并返回该值所在行或列的指定位置的值。如果你遇到了字符不一样的问题，可能是因为在查找时没有考虑到大小写或者空格等字符的差异。为了解决这个问题，可以使用一些文本函数，如 LOWER、TRIM 等函数来规范化文本，使得查找时不受字符差异的影响。此外，还可以使用 EXACT 函数来比较两个文本是否完全相同，从而避免因字符不一样而导致的查找错误。

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VLOOKUP 字符不一样

VLOOKUP 函数是 Excel 中的一个函数，用于在一个表格中查找某个值，并返回该值所在行或列的指定位置的值。如果你遇到了字符不一样的问题，可能是因为在查找时没有考虑到大小写或者空格等字符的差异。为了解决这个问题，可以使用一些文本函数，如 LOWER、TRIM 等函数来规范化文本，使得查找时不受字符差异的影响。此外，还可以使用 EXACT 函数来比较两个文本是否完全相同，从而避免因字符不一样而导致的查找错误。

pandas Vlookup

Pandas does not have a direct VLOOKUP function like in Excel, but you can achieve similar functionality using merge or join operations. The merge() function in pandas can be used to perform a VLOOKUP-like operation by joining two DataFrame objects based on a common column.

Here's an example of how you can use merge() to achieve the VLOOKUP functionality:

import pandas as pd

# Creating two sample DataFrames
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4],
                    'B': ['a', 'b', 'c', 'd']})

df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 3],
                    'C': ['x', 'y']})

# Performing VLOOKUP-like operation
result = pd.merge(df1, df2, on='A', how='left')

print(result)

In this example, we have two DataFrames: `df1` and `df2`. We want to perform a VLOOKUP on column A of `df1` using `df2`. After merging, the result DataFrame will include all columns from `df1` and the matching values from `df2` based on the common column 'A'.

Note that the `how` parameter in the merge() function specifies the type of join operation ('left' in this case), just like how VLOOKUP can be performed with different types of matching in Excel.

You can refer to the pandas documentation for more information on merge(): https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.merge.html