So führen sie einen vlookup in pandas durch

Sie können die folgende grundlegende Syntax verwenden, um einen VLOOKUP (ähnlich wie Excel) in Pandas durchzuführen:

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

Das folgende Schritt-für-Schritt-Beispiel zeigt, wie Sie diese Syntax in der Praxis anwenden können.

Schritt 1: Erstellen Sie zwei DataFrames

Zuerst importieren wir Pandas und erstellen zwei Pandas-DataFrames:

 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

Schritt 2: Führen Sie die SVERWEIS-Funktion aus

Mit der SVERWEIS- Funktion in Excel können Sie einen Wert in einer Tabelle finden, indem Sie ihn einer Spalte zuordnen.

Der folgende Code zeigt, wie man mit pd.merge() die Mannschaft eines Spielers findet, um Spielernamen zwischen den beiden Tabellen abzugleichen und die Mannschaft des Spielers zurückzugeben:

 #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

Beachten Sie, dass der resultierende Pandas-DataFrame Informationen über den Spieler, sein Team und die erzielten Punkte enthält.

Die vollständige Online-Dokumentation der pandas merge()- Funktion finden Sie hier .

Zusätzliche Ressourcen

In den folgenden Tutorials wird erläutert, wie Sie andere gängige Vorgänge in Python ausführen:

So erstellen Sie PivotTables in Python
So berechnen Sie die Korrelation in Python
So berechnen Sie Perzentile in Python