如何在Python中使用pandas做vLookup

在Python中使用pandas进行vLookup，可以使用merge函数来完成。具体步骤如下：

1. 读入数据表格：使用pandas库中的read_csv函数读取需要进行vLookup的两个数据表格，并将它们分别存储在两个DataFrame对象中。

import pandas as pd
df1 = pd.read_csv('table1.csv')
df2 = pd.read_csv('table2.csv')

1. 合并数据表格：使用merge函数将两个数据表格根据指定的列进行合并，合并后会生成一个新的DataFrame对象，并返回合并后的结果，指定合并方式为'left'。

merged = pd.merge(df1, df2, how='left', on='column_name')

参数说明：

• df1：第一个DataFrame对象
• df2：第二个DataFrame对象
• how：指定合并方式，这里采用了'left'，即按照左边DataFrame中的行进行合并。还可以选择'right'，'outer'，'inner'等方式进行合并。
• on：指定进行合并的列名。

使用merge进行合并后，会根据指定列名进行匹配，找到匹配的行，将两个表格中能够对应的行进行合并，生成新的数据表格。

1. 输出结果：将合并后的结果输出到文件中，或者在控制台中打印出来。

merged.to_csv('merged.csv', index=False)
print(merged)

其中，to_csv函数将合并后的结果输出到文件中，index参数设为False表示不输出索引列。

完整代码如下：

import pandas as pd

# 读入数据表格
df1 = pd.read_csv('table1.csv')
df2 = pd.read_csv('table2.csv')

# 合并数据表格
merged = pd.merge(df1, df2, how='left', on='column_name')

# 输出结果
merged.to_csv('merged.csv', index=False)
print(merged)

这样就可以使用pandas在Python中完成vLookup操作了。