如何使用 pandas 进行 vLookup

在 Excel 中，vLookup 是一个非常实用的函数，可以通过在一个数据表中查找另一个表中的数据。在 Python 中，我们也可以通过使用 pandas 库中的 merge 函数来实现类似的功能。

数据示例

在本文中，我们将使用以下两个数据表来演示如何使用 pandas 进行 vLookup：

Sale表

| Name | Item | Sale Price | |--------|------|------------| | Alice | A | 10 | | Bob | B | 20 | | Alice | C | 30 | | Carl | A | 40 | | Dave | C | 50 | | Ellie | B | 60 |

Cost表

| Item | Cost Price | |------|------------| | A | 5 | | B | 10 | | C | 15 | | D | 20 |

在这两个表中，Sale表包含了销售人员的销售情况，而Cost表包含了每个 Item 的成本价格。

实现 vLookup

首先，我们需要导入 pandas 库并读入上述两个表格：

import pandas as pd

# 读入Sale表
sale_df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob', 'Alice', 'Carl', 'Dave', 'Ellie'],
                        'Item': ['A', 'B', 'C', 'A', 'C', 'B'],
                        'Sale Price': [10, 20, 30, 40, 50, 60]})

# 读入Cost表
cost_df = pd.DataFrame({'Item': ['A', 'B', 'C', 'D'],
                        'Cost Price': [5, 10, 15, 20]})

接下来，我们可以通过 Sale表 和 Cost表 中共同的列 "Item" 进行合并，从而得到一个包含了 Sale表 和 Cost表 的所有信息的表格：

# 合并Sale表和Cost表
result_df = pd.merge(sale_df, cost_df, on=['Item'])

这样，我们就得到一个包含了 Sale表 和 Cost表 的所有信息的表格 result_df。下面是合并后的表结果：

| Name | Item | Sale Price | Cost Price | |--------|------|------------|------------| | Alice | A | 10 | 5 | | Bob | B | 20 | 10 | | Alice | C | 30 | 15 | | Carl | A | 40 | 5 | | Dave | C | 50 | 15 | | Ellie | B | 60 | 10 |

可以看到，在合并后的表中，每一行都包含了 Sale表 和 Cost表 中共同的列 "Item" 的信息。

结论

通过上述步骤，我们成功地在 Python 中使用 pandas 完成了 vLookup 功能。通过合并两个数据表，我们得到了一个包含了所有信息的表格。

需要注意的是，在实际使用过程中，我们需要确保两个数据表中的列名和类型都是一致的，才能够进行合并操作。