如何在Python中使用pandas做vLookup

在Python中使用pandas做vLookup可以使用merge方法。下面是详细步骤：

首先，我们需要导入pandas库

import pandas as pd

然后，我们需要创建两个数据表，一个是主表（left table），一个是参照表（right table）。每个表都应该有至少一个共同的列名以供合并。

# 创建主表
df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'value': [1, 2, 3, 4]})

# 创建参照表
df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'E', 'F'], 'value': [5, 6, 7, 8]})

现在，我们可以使用 merge 方法将两个数据表合并在一起，并根据key列进行匹配。在这里，我们使用left join，保留df1中所有的行。

# 使用 merge 方法将两个数据表合并在一起
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key', how='left')

我们可以检查一下是否成功匹配。

# 打印合并后的数据表
print(merged_df)

输出：

  key  value_x  value_y
0   A        1      NaN
1   B        2      5.0
2   C        3      NaN
3   D        4      6.0

可以看到，在新的数据框中有两个value列。一个是原来的value_x，它来自df1，另一个是value_y，它来自df2。

最后，我们可以将value_x和value_y相加创建一个新的列。

# 创建新的列
merged_df['new_value'] = merged_df['value_x'] + merged_df['value_y']

# 打印合并后的数据表
print(merged_df)

输出：

  key  value_x  value_y  new_value
0   A        1      NaN        NaN
1   B        2      5.0        7.0
2   C        3      NaN        NaN
3   D        4      6.0       10.0

现在，我们已经成功在Python中使用pandas做vLookup了。需要注意的是，在实际操作中，可能需要对数据表进行一些列名和缺失值的处理。