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如何使用Python在新列中执行vlookup?

在Python中执行vlookup操作可以使用pandas库来实现。pandas是一个强大的数据处理库,提供了丰富的数据操作和分析功能。

要在新列中执行vlookup,可以按照以下步骤进行操作:

  1. 导入pandas库:
代码语言:txt
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import pandas as pd
  1. 创建两个数据框,一个是要进行vlookup的主表,另一个是要进行匹配的参照表。假设主表为df1,参照表为df2。
代码语言:txt
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df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4],
                    'B': ['a', 'b', 'c', 'd']})

df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4],
                    'C': ['x', 'y', 'z', 'w']})
  1. 使用merge函数进行vlookup操作,指定主表和参照表的列名进行匹配,并指定how参数为'left'表示左连接,保留主表的所有行。
代码语言:txt
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result = pd.merge(df1, df2, on='A', how='left')
  1. 将vlookup的结果保存到新列中,可以使用assign函数。
代码语言:txt
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result = result.assign(D=result['C'])

完整的代码如下:

代码语言:txt
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import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4],
                    'B': ['a', 'b', 'c', 'd']})

df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4],
                    'C': ['x', 'y', 'z', 'w']})

result = pd.merge(df1, df2, on='A', how='left')
result = result.assign(D=result['C'])

print(result)

执行以上代码,将会输出如下结果:

代码语言:txt
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   A  B  C  D
0  1  a  x  x
1  2  b  y  y
2  3  c  z  z
3  4  d  w  w

这样就实现了在新列中执行vlookup的操作。在实际应用中,可以根据具体的需求进行列名、连接方式等参数的调整。

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