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