Как выполнить впр в pandas

Вы можете использовать следующий базовый синтаксис для выполнения ВПР (аналогично Excel) в пандах:

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

В следующем пошаговом примере показано, как использовать этот синтаксис на практике.

Шаг 1. Создайте два фрейма данных.

Сначала давайте импортируем панды и создадим два DataFrames панд:

 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

Шаг 2. Запустите функцию ВПР.

Функция ВПР в Excel позволяет найти значение в таблице, сопоставляя его со столбцом.

Следующий код показывает, как найти команду игрока с помощью pd.merge() , чтобы сопоставить имена игроков в двух таблицах и вернуть команду игрока:

 #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

Обратите внимание, что полученный DataFrame pandas содержит информацию об игроке, его команде и набранных очках.

Полную онлайн-документацию функции pandas merge() вы можете найти здесь .

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные операции в Python:

Как создавать сводные таблицы в Python
Как рассчитать корреляцию в Python
Как рассчитать процентили в Python