Pandas에서 vlookup을 수행하는 방법
다음 기본 구문을 사용하여 Pandas에서 VLOOKUP(Excel과 유사)을 수행할 수 있습니다.
p.d. merge (df1, df2, on = ' column_name ', how = ' left ')
다음 단계별 예제에서는 이 구문을 실제로 사용하는 방법을 보여줍니다.
1단계: 두 개의 DataFrame 생성
먼저 pandas를 가져오고 두 개의 pandas DataFrame을 생성해 보겠습니다.
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
2단계: VLOOKUP 함수 실행
Excel의 VLOOKUP 함수를 사용하면 열에서 일치하는 값을 테이블에서 찾을 수 있습니다.
다음 코드는 pd.merge()를 사용하여 두 테이블 사이의 플레이어 이름을 일치시키고 플레이어의 팀을 반환하는 플레이어의 팀을 찾는 방법을 보여줍니다.
#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
결과로 나오는 pandas DataFrame에는 플레이어, 팀, 득점한 점수에 대한 정보가 포함되어 있습니다.
여기에서 pandas merge() 함수에 대한 전체 온라인 문서를 찾을 수 있습니다.
추가 리소스
다음 튜토리얼에서는 Python에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.
Python에서 피벗 테이블을 만드는 방법
Python에서 상관관계를 계산하는 방법
Python에서 백분위수를 계산하는 방법