Pandas操作Excel之Vlookup功能 python pandas vlookup

liuian 2024-12-20 17:19 49 浏览

在Excel中，VLOOKUP功能是一种非常常用的函数，它允许用户在一张表格或者一个区域内按照某一列的值去查找另一列的值。Pandas作为一个强大的Python数据处理库，其DataFrame对象提供了类似的功能。

假设我们有两个DataFrame，df1和df2。想要在df1中找到与df2中某一列相匹配的值，然后返回df2中的另一列的值。这可以通过使用Pandas的merge()函数来实现，它类似于Excel中的VLOOKUP功能。

以下是一个简单的例子：

import pandas as pd  
  
# 创建两个简单的DataFrame  
df1 = pd.DataFrame({  
    'A': ['foo', 'bar', 'baz', 'qux'],  
    'B': ['one', 'one', 'two', 'three'],  
    'key': ['one', 'two', 'two', 'three']  
})  
  
df2 = pd.DataFrame({  
    'key': ['one', 'two', 'three'],  
    'C': ['x', 'y', 'z']  
})  
  
# 使用merge函数来实现VLOOKUP功能  
result = pd.merge(df1, df2, on='key')  
  
print(result)

在这个例子中，首先创建了两个DataFrame，df1和df2。然后，使用merge()函数将这两个DataFrame合并在一起，基于它们共享的'key'列。merge()函数返回一个新的DataFrame，其中包含了所有在df1中的行，并且添加了在df2中找到的匹配行中的列。如果df2中有多个行与df1中的行匹配，那么merge()函数将会返回多个匹配的行。

具体操作有如下3中方法：

1、实现vlookup后，仅筛选匹配出来的部分

df = pd.merge(df1,df2,on=’索引列’)

2、实现vlookup后，没匹配出来的部分用空值替代

(how = 'left'或 how = 'right')

'left'

merge时，以左边表格的键为基准进行配对，如果左边表格中的键在右边不存在，则用缺失值NaN填充。

'right'

merge时，以右边表格的键为基准进行配对，如果右边表格中的键在左边不存在，则用缺失值NaN填充。

3、 (how = 'outer ')，'outer'是外连接，在拼接的过程中它会取两张表的键（key）的并集进行拼接。

Pandas提供了更多的灵活性，允许根据需要进行更复杂的合并和连接操作。

dataframe筛选满足条件的行

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