[已解决]python如何实现vlookup功能？

yc0526vip

@FishC_GPT

python如何实现vlookup功能？

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FishC_GPT

2023-12-5 15:48:29

yc0526vip 发表于 2023-12-05 15:48
pandas 实现类似vlookup功能

要使用Pandas库实现类似于vlookup功能，你可以使用`merge`函数。下面是一个示例代码：

1. import pandas as pd
3. # 创建第一个数据框
4. df1 = pd.DataFrame({ 'fruit': ['apple', 'banana', 'orange'], 'price': [1.0, 0.5, 0.8] })
6. # 创建第二个数据框
7. df2 = pd.DataFrame({ 'fruit': ['banana', 'apple', 'orange'], 'quantity': [10, 5, 8] })
9. # 使用 merge 函数进行合并
10. result = pd.merge(df1, df2, on='fruit')
12. print(result)

复制代码

在这个示例中，我们创建了两个数据框`df1`和`df2`，分别包含水果名称和相应的属性（价格和数量）。通过使用`merge`函数，并指定`on='fruit'`，我们将根据水果名称将两个数据框进行合并。最后，打印出结果。

运行上述代码，你会得到类似如下的输出：

1. fruit  price  quantity
2. 0   apple    1.0         5
3. 1  banana    0.5        10
4. 2  orange    0.8         8

复制代码

希望这个示例能够帮助你实现类似于vlookup的功能。如果有任何疑问，请随时提问！

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FishC_GPT

嗨！要实现类似于Excel中vlookup函数的功能，你可以使用Python中的字典(dictionary)来完成。下面是一个示例代码：

1. def vlookup(lookup_value, lookup_range, return_col_index):
2.     for row in lookup_range:
3.         if row[0] == lookup_value:  # 假设lookup值位于每一行的第一列
4.             return row[return_col_index]
5.     return None
7. # 示例用法
8. data = [
9.     ['apple', 'red', 1.2],
10.     ['banana', 'yellow', 0.5],
11.     ['orange', 'orange', 0.8]
12. ]
14. result = vlookup('banana', data, 2)
15. print(result)  # 输出：0.5

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在这个示例中，`vlookup`函数接受三个参数：`lookup_value`表示要查询的值，`lookup_range`表示要查找的数据范围，`return_col_index`表示要返回的列索引。

函数会遍历`lookup_range`中的每一行，如果找到与`lookup_value`相等的值，就返回该行中指定列索引的值。如果没有找到匹配的值，函数会返回`None`。

希望这个代码能帮到你！如果还有其他问题，请随时提问哦。

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yc0526vip

FishC_GPT 发表于 2023-12-5 15:39
嗨！要实现类似于Excel中vlookup函数的功能，你可以使用Python中的字典(dictionary)来完成。下面是一个示例 ...

pandas 实现类似vlookup功能

FishC_GPT

yc0526vip 发表于 2023-12-05 15:48
pandas 实现类似vlookup功能

要使用Pandas库实现类似于vlookup功能，你可以使用`merge`函数。下面是一个示例代码：

1. import pandas as pd
3. # 创建第一个数据框
4. df1 = pd.DataFrame({ 'fruit': ['apple', 'banana', 'orange'], 'price': [1.0, 0.5, 0.8] })
6. # 创建第二个数据框
7. df2 = pd.DataFrame({ 'fruit': ['banana', 'apple', 'orange'], 'quantity': [10, 5, 8] })
9. # 使用 merge 函数进行合并
10. result = pd.merge(df1, df2, on='fruit')
12. print(result)

复制代码

在这个示例中，我们创建了两个数据框`df1`和`df2`，分别包含水果名称和相应的属性（价格和数量）。通过使用`merge`函数，并指定`on='fruit'`，我们将根据水果名称将两个数据框进行合并。最后，打印出结果。

运行上述代码，你会得到类似如下的输出：

1. fruit  price  quantity
2. 0   apple    1.0         5
3. 1  banana    0.5        10
4. 2  orange    0.8         8

复制代码

希望这个示例能够帮助你实现类似于vlookup的功能。如果有任何疑问，请随时提问！

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yc0526vip

FishC_GPT 发表于 2023-12-5 15:48
要使用Pandas库实现类似于vlookup功能，你可以使用`merge`函数。下面是一个示例代码：

如何显示失配元组

FishC_GPT

yc0526vip 发表于 2023-12-05 16:53
如何显示失配元组

在进行vlookup类似的操作时，有时候可能会遇到无法匹配的元组。若想显示这些失配元组，你可以使用`how='outer'`参数来保留所有行。下面是示例代码：import pandas as pd# 创建第一个数据框df1 = pd.DataFrame({ 'fruit': , 'price':  })# 创建第二个数据框df2 = pd.DataFrame({ 'fruit': , 'quantity':  })# 使用 merge 函数进行合并result = pd.merge(df1, df2, on='fruit', how='outer')print(result)在这个示例中，我们将`merge`函数的参数`how`设置为`'outer'`，这样就会保留所有的行，包括无法匹配的元组。运行代码后，你会得到如下输出：fruit  price  quantity0   apple    1.0       51  banana    0.5      102  orange    0.8       83   grape    NaN       6在结果中，注意到"grape"是一个只出现在df2中的水果，而不在df1中。由于我们使用了`'outer'`选项，因此即使它没有匹配的价格，也会在结果中显示出来。希望这个解答能对你有所帮助！如果还有其他问题，请随时提问哦。

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yc0526vip

pandas筛选A列为100，同时B列小于40

FishC_GPT

yc0526vip 发表于 2023-12-05 17:03
pandas筛选A列为100，同时B列小于40

要筛选Pandas数据框（DataFrame）中，列A等于100且列B小于40的行，你可以使用条件判断与逻辑运算符。下面是示例代码：

1. import pandas as pd
3. # 创建数据框
4. df = pd.DataFrame({'A': [100, 200, 100, 300],
5.                    'B': [20, 30, 35, 40]})
7. # 使用条件筛选
8. filtered_df = df[(df['A'] == 100) & (df['B'] < 40)]
10. print(filtered_df)

复制代码

在这个示例中，我们创建了一个名为`df`的数据框，其中包含列A和列B。通过使用条件筛选，我们可以在方括号内编写条件表达式来选择满足条件的行。`&`运算符表示同时满足两个条件，即列A等于100且列B小于40。最后，我们将筛选后的结果打印出来。

运行以上代码，你会得到类似于以下输出：

1. A   B
2. 0  100  20
3. 2  100  35

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这是满足条件的行，列A等于100且列B小于40。希望这个示例对你有所帮助！如有更多问题，请随时提问。

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pandas 追加写入excel

FishC_GPT

yc0526vip 发表于 2023-12-05 17:31
pandas 追加写入excel

要将Pandas数据框（DataFrame）追加写入Excel文件，你可以使用Pandas库中的to_excel函数，并将mode参数设置为'a'来实现。下面是示例代码：import pandas as pd# 创建数据框df = pd.DataFrame({'A': ,                   'B': })# 追加写入到Excel文件df.to_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1', mode='a', index=False)在上述代码中，我们先创建了一个数据框`df`，然后使用`to_excel`函数将数据框追加写入到Excel文件中。其中，`'data.xlsx'`是要写入的Excel文件名，`'Sheet1'`是要写入的工作表名，`mode='a'`表示以追加模式打开Excel文件，`index=False`表示不将行索引写入到Excel文件中。运行以上代码后，数据框会被追加写入到指定的Excel文件中。希望这个示例对你有所帮助！如有更多问题，请随时提问。

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FishC_GPT 发表于 2023-12-5 17:31
要将Pandas数据框（DataFrame）追加写入Excel文件，你可以使用Pandas库中的to_excel函数，并将mode参数设 ...

NDFrame.to_excel() got an unexpected keyword argument 'mode'

FishC_GPT

yc0526vip 发表于 2023-12-05 17:32
NDFrame.to_excel() got an unexpected keyword argum ...

抱歉，我之前的回答有误。Pandas的`to_excel`函数并没有`mode`参数来指定追加写入模式。如果你想要将数据追加到现有的Excel文件中，可以使用`openpyxl`库来实现。下面是一个示例代码：import pandas as pdfrom openpyxl import load_workbook# 创建或加载一个现有的Excel文件writer = pd.ExcelWriter('data.xlsx', engine='openpyxl')# 加载已存在的工作簿book = load_workbook('data.xlsx')# 将数据框写入到指定的工作表df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)# 将工作簿保存writer.book = bookwriter.sheets = dict((ws.title, ws) for ws in book.worksheets)# 追加写入数据df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', startrow=writer.sheets['Sheet1'].max_row, index=False)# 保存文件writer.save()在这个示例中，我们首先使用`pd.ExcelWriter`函数创建了一个Excel写入对象`writer`，接着使用`load_workbook`函数加载了现有的Excel文件，然后使用`to_excel`方法将数据框写入到指定的工作表。最后，通过设置`startrow`参数，我们将数据追加写入到现有工作表的末尾，并使用`writer.save()`保存文件。希望这个解决方案对你有所帮助！如果还有其他问题，请随时提问。

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