Bagaimana melakukan vlookup di pandas

Anda dapat menggunakan sintaks dasar berikut untuk melakukan VLOOKUP (mirip dengan Excel) di panda:

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

Contoh langkah demi langkah berikut menunjukkan cara menggunakan sintaksis ini dalam praktiknya.

Langkah 1: Buat dua DataFrame

Pertama, mari impor panda dan buat dua panda 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

Langkah 2: Jalankan fungsi VLOOKUP

Fungsi VLOOKUP di Excel memungkinkan Anda menemukan nilai dalam tabel dengan mencocokkannya pada kolom.

Kode berikut menunjukkan cara menemukan tim pemain menggunakan pd.merge() untuk mencocokkan nama pemain di antara dua tabel dan mengembalikan tim pemain:

 #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

Perhatikan bahwa pandas DataFrame yang dihasilkan berisi informasi tentang pemain, timnya, dan poin yang dicetak.

Anda dapat menemukan dokumentasi online lengkap tentang fungsi pandas merge() di sini .

Sumber daya tambahan

Tutorial berikut menjelaskan cara melakukan operasi umum lainnya dengan Python:

Cara Membuat PivotTable dengan Python
Cara menghitung korelasi dengan Python
Cara menghitung persentil dengan Python