Jak wykonać wyszukaj.pionowo w pandach

Aby wykonać WYSZUKAJ.PIONOWO (podobnie jak w programie Excel) w pandach, możesz użyć następującej podstawowej składni:

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

Poniższy przykład krok po kroku pokazuje, jak zastosować tę składnię w praktyce.

Krok 1: Utwórz dwie ramki danych

Najpierw zaimportujmy pandy i utwórzmy dwie ramki danych pand:

 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

Krok 2: Uruchom funkcję WYSZUKAJ.PIONOWO

Funkcja WYSZUKAJ.PIONOWO w programie Excel umożliwia znalezienie wartości w tabeli poprzez dopasowanie jej do kolumny.

Poniższy kod pokazuje, jak znaleźć drużynę gracza za pomocą pd.merge() w celu dopasowania nazw graczy między dwiema tabelami i zwrócenia drużyny gracza:

 #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

Należy pamiętać, że wynikowa ramka DataFrame pand zawiera informacje o graczu, jego drużynie i zdobytych punktach.

Pełną dokumentację online funkcji panda merge() można znaleźć tutaj .

Dodatkowe zasoby

Poniższe samouczki wyjaśniają, jak wykonywać inne typowe operacje w Pythonie:

Jak tworzyć tabele przestawne w Pythonie
Jak obliczyć korelację w Pythonie
Jak obliczyć percentyle w Pythonie