كيفية عمل vlookup في الباندا

يمكنك استخدام بناء الجملة الأساسي التالي لإجراء VLOOKUP (على غرار Excel) في الباندا:

 p.d. merge (df1,
         df2,
         on = ' column_name ',
         how = ' left ')

يوضح المثال التالي خطوة بخطوة كيفية استخدام بناء الجملة هذا عمليًا.

الخطوة 1: إنشاء إطاري بيانات

أولاً، لنستورد الباندا وننشئ اثنين من إطارات بيانات الباندا:

 import pandas as pd

#define first DataFrame
df1 = pd. DataFrame ({' player ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'],
                    ' team ': ['Mavs', 'Mavs', 'Mavs', 'Mavs', 'Nets', 'Nets']})

#define second DataFrame
df2 = pd. DataFrame ({' player ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'],
                    ' points ': [22, 29, 34, 20, 15, 19]})

#view df1
print (df1)

  player team
0 A Mavs
1 B Mavs
2C Mavs
3 D Mavs
4 E Nets
5 F Nets

#view df2
print (df2)

  player points
0 to 22
1 B 29
2 C 34
3 D 20
4 E 15
5 F 19

الخطوة 2: تشغيل وظيفة VLOOKUP

تتيح لك وظيفة VLOOKUP في Excel العثور على قيمة في جدول عن طريق مطابقتها في عمود.

يوضح التعليمة البرمجية التالية كيفية العثور على فريق اللاعب باستخدام pd.merge() لمطابقة أسماء اللاعبين بين الجدولين وإرجاع فريق اللاعب:

 #perform VLOOKUP
joined_df = pd. merge (df1,
                     df2,
                     we = ' player ',
                     how = ' left ')

#view results
joined_df

	player team points
0 A Mavs 22
1 B Mavs 29
2 C Mavs 34
3D Mavs 20
4 E Nets 15
5 F Nets 19

لاحظ أن DataFrame الباندا الناتج يحتوي على معلومات حول اللاعب وفريقه والنقاط المسجلة.

يمكنك العثور على الوثائق الكاملة عبر الإنترنت لوظيفة pandas merge() هنا .

مصادر إضافية

تشرح البرامج التعليمية التالية كيفية تنفيذ العمليات الشائعة الأخرى في بايثون:

كيفية إنشاء جداول PivotTables في بايثون
كيفية حساب الارتباط في بايثون
كيفية حساب النسب المئوية في بايثون