{"id":2030,"date":"2023-07-24T00:23:35","date_gmt":"2023-07-24T00:23:35","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/panda-suche\/"},"modified":"2023-07-24T00:23:35","modified_gmt":"2023-07-24T00:23:35","slug":"panda-suche","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/panda-suche\/","title":{"rendered":"So f\u00fchren sie einen vlookup in pandas durch"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Sie k\u00f6nnen die folgende grundlegende Syntax verwenden, um einen VLOOKUP (\u00e4hnlich wie Excel) in Pandas durchzuf\u00fchren:<\/span><\/p>\n

 p.d. merge<\/span> (df1,\n         df2,\n         on = ' column_name<\/span> ',\n         how = ' left<\/span> ')\n<\/strong><\/pre>\n
 Das folgende Schritt-f\u00fcr-Schritt-Beispiel zeigt, wie Sie diese Syntax in der Praxis anwenden k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n
 Schritt 1: Erstellen Sie zwei DataFrames<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Zuerst importieren wir Pandas und erstellen zwei Pandas-DataFrames:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#define first DataFrame\n<\/span>df1 = pd. DataFrame<\/span> ({' player<\/span> ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'],\n                    ' team<\/span> ': ['Mavs', 'Mavs', 'Mavs', 'Mavs', 'Nets', 'Nets']})\n\n#define second DataFrame\n<\/span>df2 = pd. DataFrame<\/span> ({' player<\/span> ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'],\n                    ' points<\/span> ': [22, 29, 34, 20, 15, 19]})\n\n#view df1\n<\/span>print<\/span> (df1)\n\n  player team\n0 A Mavs\n1 B Mavs\n2C Mavs\n3 D Mavs\n4 E Nets\n5 F Nets\n\n#view df2\n<\/span>print<\/span> (df2)\n\n  player points\n0 to 22\n1 B 29\n2 C 34\n3 D 20\n4 E 15\n5 F 19\n<\/strong><\/pre>\n
 Schritt 2: F\u00fchren Sie die SVERWEIS-Funktion aus<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Mit der SVERWEIS-<\/strong> Funktion in Excel k\u00f6nnen Sie einen Wert in einer Tabelle finden, indem Sie ihn einer Spalte zuordnen.<\/span><\/p>\n
 Der folgende Code zeigt, wie man mit pd.merge()<\/strong> die Mannschaft eines Spielers findet, um Spielernamen zwischen den beiden Tabellen abzugleichen und die Mannschaft des Spielers zur\u00fcckzugeben:<\/span><\/p>\n
 #perform VLOOKUP<\/span>\njoined_df = pd. merge<\/span> (df1,\n                     df2,\n                     we = ' player<\/span> ',\n                     how = ' left<\/span> ')\n\n#view results\n<\/span>joined_df\n\n\tplayer team points\n0 A Mavs 22\n1 B Mavs 29\n2 C Mavs 34\n3D Mavs 20\n4 E Nets 15\n5 F Nets 19<\/strong><\/pre>\n
 Beachten Sie, dass der resultierende Pandas-DataFrame Informationen \u00fcber den Spieler, sein Team und die erzielten Punkte enth\u00e4lt.<\/span><\/p>\n
 Die vollst\u00e4ndige Online-Dokumentation der pandas merge()-<\/strong> Funktion finden Sie hier<\/a> .<\/span><\/p>\n
 Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
 In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie Sie andere g\u00e4ngige Vorg\u00e4nge in Python ausf\u00fchren:<\/span><\/p>\n
 So erstellen Sie PivotTables in Python<\/a>
 So berechnen Sie die Korrelation in Python<\/a>
 So berechnen Sie Perzentile in Python<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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