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Pandas 是 Python 中一個非常強大的數(shù)據(jù)處理庫，它提供了許多用于數(shù)據(jù)操作和分析的功能，Vlookup 是 Excel 中的一個功能，用于在兩個表格之間進行垂直查找并返回匹配的值，在 Pandas 中，我們可以使用 merge 函數(shù)來實現(xiàn)類似的功能。
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本文將詳細(xì)介紹如何使用 Pandas 的 merge 函數(shù)實現(xiàn) Vlookup 功能，我們需要安裝 Pandas 庫，可以使用以下命令進行安裝：
pip install pandas
接下來，我們將通過一個簡單的例子來演示如何使用 Pandas 的 merge 函數(shù)實現(xiàn) Vlookup 功能，假設(shè)我們有兩個表格，一個是學(xué)生信息表（students），另一個是成績表（scores），學(xué)生信息表包含學(xué)生的 ID、姓名和班級，成績表包含學(xué)生的 ID、科目和分?jǐn)?shù)，我們想要根據(jù)學(xué)生的 ID 將這兩個表格合并在一起，以便查看每個學(xué)生的成績。
我們需要導(dǎo)入 Pandas 庫并創(chuàng)建兩個表格：
import pandas as pd
創(chuàng)建學(xué)生信息表
data_students = {'ID': [1, 2, 3, 4, 5],
'姓名': ['張三', '李四', '王五', '趙六', '陳七'],
'班級': ['一班', '二班', '一班', '二班', '一班']}
df_students = pd.DataFrame(data_students)
創(chuàng)建成績表
data_scores = {'ID': [1, 2, 3, 4, 5],
'科目': ['語文', '數(shù)學(xué)', '英語', '物理', '化學(xué)'],
'分?jǐn)?shù)': [90, 80, 85, 95, 75]}
df_scores = pd.DataFrame(data_scores)
現(xiàn)在我們已經(jīng)創(chuàng)建了兩個表格，接下來我們將使用 merge 函數(shù)將它們合并在一起：
根據(jù)學(xué)生的 ID 合并兩個表格 result = pd.merge(df_students, df_scores, on='ID')
merge 函數(shù)的第一個參數(shù)是要合并的第一個表格，第二個參數(shù)是要合并的第二個表格，第三個參數(shù)是用于合并的列名，在這個例子中，我們使用學(xué)生的 ID（’ID’）作為合并的依據(jù)。
合并后的表格如下：
ID 姓名 班級 科目 分?jǐn)?shù) 0 1 張三 一班 語文 90.0 1 2 李四 二班 數(shù)學(xué) 80.0 2 3 王五 一班 英語 85.0 3 4 趙六 二班 物理 95.0 4 5 陳七 一班 化學(xué) 75.0
可以看到，我們已經(jīng)成功地將學(xué)生信息表和成績表合并在了一起，實現(xiàn)了類似 Vlookup 的功能，需要注意的是，merge 函數(shù)默認(rèn)是按照左連接的方式進行合并的，也就是說，如果某個學(xué)生在成績表中沒有對應(yīng)的記錄，那么這個學(xué)生的信息仍然會保留在結(jié)果中，只是對應(yīng)的科目和分?jǐn)?shù)會顯示為空值（NaN），如果我們想要按照右連接的方式進行合并，可以將 how 參數(shù)設(shè)置為 'right'：
根據(jù)學(xué)生的 ID 按照右連接方式合并兩個表格 result = pd.merge(df_students, df_scores, on='ID', how='right')
merge 函數(shù)還支持其他幾種連接方式，如內(nèi)連接（inner）、外連接（outer）等，具體可以參考 Pandas 官方文檔：https://pandas.pydata.org/pandasdocs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.merge.html
Pandas 是一個非常強大的數(shù)據(jù)處理庫，它的 merge 函數(shù)可以幫助我們實現(xiàn)類似 Vlookup 的功能，通過熟練掌握 Pandas，我們可以更加高效地處理和分析數(shù)據(jù)。
網(wǎng)頁標(biāo)題：pandasvlookup
鏈接地址：http://www.dlmjj.cn/article/dhpcgpe.html
