如何在python中复制vlookup来填充缺失的数据？

在Python中，可以使用pandas库来实现类似于Excel中的vlookup功能，用于填充缺失的数据。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'ID': [1, 2, 3, 4, 5],
        'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eve'],
        'Age': [25, 30, None, 35, None],
        'Salary': [5000, None, 6000, None, 7000]}

df = pd.DataFrame(data)

# 创建一个参照数据集
reference_data = {'ID': [2, 4],
                  'Age': [32, 38],
                  'Salary': [5500, 6500]}

reference_df = pd.DataFrame(reference_data)

# 使用vlookup填充缺失的数据
df = df.merge(reference_df, on='ID', how='left', suffixes=('', '_ref'))

# 将参照数据集的列值填充到原数据集中
df['Age'] = df['Age'].fillna(df['Age_ref'])
df['Salary'] = df['Salary'].fillna(df['Salary_ref'])

# 删除参照数据集的列
df = df.drop(['Age_ref', 'Salary_ref'], axis=1)

print(df)

上述代码中，首先创建了一个示例数据集df，其中包含了ID、Name、Age和Salary四列数据，其中Age和Salary存在缺失值。然后创建了一个参照数据集reference_df，其中包含了ID、Age和Salary三列数据，用于填充缺失值。接着使用merge函数将两个数据集按照ID列进行合并，并使用左连接方式。然后使用fillna函数将参照数据集的列值填充到原数据集中的缺失位置。最后使用drop函数删除参照数据集的列，得到最终的结果。

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