pandas实现vlookup|极客教程

pandas实现vlookup

1. 背景介绍

在数据处理和分析中，经常需要根据一个数据表中的某一列的值在另一个数据表中查找对应的值，并将对应的值填充到原数据表中。这种操作类似于Excel中的vlookup函数，被广泛应用在数据清洗、数据合并、数据匹配等场景。在Python中，使用pandas库可以方便地实现vlookup操作。

2. pandas简介

pandas是一个Python数据处理库，提供了多种数据结构和函数，能够快速、简便地进行数据清洗、转换、合并和分析等操作。其中，DataFrame是pandas最常用的数据结构，可以理解为一个二维的表格，类似于Excel中的工作表。pandas库提供了灵活的操作方法和功能，方便我们进行各种数据处理任务。

3. vlookup的实现

在pandas中，可以通过merge函数实现vlookup操作。merge函数将两个数据表按照指定的列进行合并，并将对应的值填充到原数据表中的新列中。

下面通过一个示例来演示如何使用pandas进行vlookup操作。

首先，我们有两个数据表，分别是”员工表”和”部门表”，它们的结构如下所示：

员工表：

姓名	部门编号
张三	1
李四	2
王五	1
赵六	3

部门表：

部门编号	部门名称
1	销售部
2	研发部
3	人力资源部

我们的目标是将员工表中的部门编号替换为对应的部门名称。

首先，我们需要导入pandas库：

import pandas as pd

然后，我们可以通过pandas的DataFrame对象创建员工表和部门表：

employee_df = pd.DataFrame({"姓名": ["张三", "李四", "王五", "赵六"],
                           "部门编号": [1, 2, 1, 3]})

department_df = pd.DataFrame({"部门编号": [1, 2, 3],
                              "部门名称": ["销售部", "研发部", "人力资源部"]})

接下来，我们可以使用merge函数进行vlookup操作：

result = pd.merge(employee_df, department_df, on="部门编号", how="left")

这里的on参数指定了合并的列，即根据部门编号进行合并。how参数用于指定合并的方式，这里使用了”left”，表示保留左侧数据表的所有行，并将右侧数据表中对应的值填充到新列中。

最后，我们可以查看合并结果：

print(result)

运行以上代码，得到的输出如下：

  姓名  部门编号   部门名称
0  张三   1    销售部
1  李四   2    研发部
2  王五   1    销售部
3  赵六   3  人力资源部

从以上输出可以看出，我们成功地将员工表中的部门编号替换为了对应的部门名称。

4. 注意事项

在使用pandas的merge函数进行vlookup操作时，需要注意以下几点：

列名的大小写要保持一致，否则可能无法合并成功；
如果两个数据表的列名不一致，可以使用left_on和right_on参数指定要合并的列；
默认情况下，merge函数会进行内连接，即只保留两个数据表中公共的行；如果想要保留所有的行，可以使用how参数指定合并的方式，如”left”表示保留左侧数据表的所有行。