pandas实现excel中的数据透视表和Vlookup函数功能代码

下面开始详细讲解“pandas实现excel中的数据透视表和Vlookup函数功能代码”的完整实例教程。

概述

在数据分析中，我们经常需要快速进行汇总和聚合操作，这就需要使用数据透视表（pivot table）；另外，在数据合并的过程中，我们可能需要使用Vlookup函数，来从一个表格中查找并提取某些数据，然后和另一个表格进行合并。这两个操作在Excel中非常常见，但是在Python中，我们也可以使用Pandas库来进行这些操作。

数据透视表

数据透视表可以将原始表格中的数据按照指定的方式进行汇总和聚合，从而得到更为简洁的数据表格。在Pandas中，使用pivot_table()函数可以实现数据透视表的功能。

示例1：

假设我们有一个销售数据表格，其中包含产品名称、销售日期、销售量和销售额等信息。我们希望按照产品名称和销售日期对数据进行汇总，得到每个产品在每个日期的销售量和销售额总和。

首先导入Pandas库，然后读入数据表格：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('sales.xlsx')

然后使用pivot_table()函数来进行数据透视表操作：

table = pd.pivot_table(df, values=['Sales', 'Revenue'],
                       index=['Product'], columns=['Date'],
                       aggfunc={'Sales': 'sum', 'Revenue': 'sum'})

其中，values参数指定需要进行汇总计算的数据列名；index参数指定行索引，即按照哪一列进行汇总；columns参数指定列索引，即按照哪一列进行拆分；aggfunc参数指定汇总计算方式，比如求和、均值等。

运行代码后，得到一个新的数据表格table，其中每一行代表一个产品，每一列表示一个销售日期，表格中的数值表示该产品在对应日期的销售量和销售额总和。

示例2：

有时候我们需要对数据进行多重汇总，这时我们可以指定多个行索引列。下面我们假设我们还有一个城市销售数据表格，其中包含销售日期、城市、产品名称、销售量和销售额等信息。我们希望按照销售日期、城市和产品名称对数据进行汇总，得到每个日期和城市下各个产品的销售量和销售额总和。

读入数据表格：

df_city = pd.read_excel('sales_2.xlsx')

然后再次使用pivot_table()函数来进行多重数据透视表操作：

table_2 = pd.pivot_table(df_city, values=['Sales', 'Revenue'],
                         index=['Date', 'City'], columns=['Product'],
                         aggfunc={'Sales': 'sum', 'Revenue': 'sum'})

其中，values、index和aggfunc参数与上一例相同，不同之处在于这里的索引包括两列，即Date和City，表示对数据进行两级分组。

运行代码后，得到一个新的数据表格table_2，其中每一行代表一个日期和城市的组合，每一列表示一个产品，表格中的数值表示在对应日期和城市下该产品的销售量和销售额总和。

Vlookup函数

在Excel中，Vlookup函数非常常用，它可以从一个表格中查找并提取某些数据，然后和另一个表格进行合并。在Python中，我们同样可以使用Pandas库来实现Vlookup函数的功能，下面就来演示一下相关代码。

示例3：

假设我们有两个数据表格，一个包含销售日期、产品名称和销售量，另一个包含产品名称和价格。我们希望将销售数据表格中的每个产品的价格进行查找，并计算出销售金额。

读入数据表格：

df_sales = pd.read_excel('sales_3.xlsx')
df_price = pd.read_excel('price.xlsx')

首先使用merge()函数将销售数据表格和价格表格按照产品名称进行合并：

df_merged = pd.merge(df_sales, df_price, on=['Product'])

然后计算销售金额：

df_merged['Amount'] = df_merged['Sales']*df_merged['Price']

其中，merge()函数用于合并数据表格，on参数指定合并时所依据的共同列名；计算销售金额的过程即为一个Vlookup函数的功能，使用*运算符可以实现对应位置元素的乘法操作。

运行代码后，得到一个新的数据表格df_merged，其中每一行代表一个销售记录，每一列表示销售日期、产品名称、销售量、价格和销售金额等信息。