一、前言 前几天在Python黄金交流群【Edward】问了一道Pandas处理的问题，如下图所示。 二、实现过程 方法一 这里【格格物 এ คิดถึง】给出了一个思路和代码。...dfn.insert(2, '项目小类编码', dfn['项目小类'].map(dfb.set_index('项目小类')['小类编码'].drop_duplicates())) print(dfn) 【月神】对Pandas...这篇文章主要盘点了一个使用Pandas如何实现vlookup功能的问题，文中针对该问题给出了具体的解析和代码演示，一共三个方法，帮助粉丝顺利解决了问题。
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。...后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas 前言 Excel 中名声最响的就是 vlookup 函数，当然在 Excel 函数公式中用于查找的函数家族也挺大...，不过在 pandas 中这功能却要简单多了。...今天就来看看 pandas 中任何实现 Excel 中的多列批量 vlookup 的效果 案例1：简单匹配 一天，你收到一份数据源表如下： - 每个人每个城市的销售额数据 接着，你需要把下图的表格从数据源表匹配过来...别用 vlookup 的速度与其相比 案例2：有缺失 有时候，目标表不是这么"好说话"： - 这次的城市列只有2列 那么，用 Excel 的 vlookup 就要配合 match 函数进行动态定位
此系列文章收录在公众号中：数据大宇宙 > 数据处理 >E-pd > 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。...后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas 前言 Excel 中名声最响的就是 vlookup 函数，当然在 Excel 函数公式中用于查找的函数家族也挺大...，不过在 pandas 中这功能却要简单多了。...今天就来看看 pandas 中任何实现 Excel 中的多列批量 vlookup 的效果 案例1：简单匹配 一天，你收到一份数据源表如下： - 每个人每个城市的销售额数据 接着，你需要把下图的表格从数据源表匹配过来...别用 vlookup 的速度与其相比 案例2：有缺失 有时候，目标表不是这么"好说话"： - 这次的城市列只有2列 那么，用 Excel 的 vlookup 就要配合 match 函数进行动态定位
人生苦短，快学Python！ VLOOKUP函数大家应该都很熟悉吧，它可以帮我们根据指定的条件快速查找匹配出相应的结果，通常被用于核对、匹配多个表格之间的数据。...那我们今天就聊聊，如何Python写Excel中的“Vlookup”函数？...那么Excel中的这种常用函数，Pandas模块自然也是可以轻松搞定了。 ▲《快学Python：自动化办公轻松实战》 在 Pandas 模块中，调用merge()方法，可以帮助我们实现数据连接。...（openpyxl + Pandas）实现了Excel中的“Vlookup”函数。...---- 参考资料 [1] 黄伟呢: Python中也可以写Excel中的“Vlookup”函数？ [2] 书籍: 《快学Python：自动化办公轻松实战》
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。...后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas 前言 本系列已经有一篇文章介绍 pandas 中实现 Excel 的 vlookup 函数的方式，但是 vlookup...pandas 来设计规则表，那么 Vlookup 的解决方式就会很麻烦。...多功能的 Vlookup 由于这次数据太多，用 Excel 已经不能打开此文件，因此我用少量数据简单演示一下如何用 Vlookup 解决此问题： - 其实就是最后一个参数输入 1(True)，即可...- 很重要一点，规则表的 值 列，记得要排好序，否则结果错乱你也不知道 pandas 中的分段匹配 这种需求在数据处理一般称为"分箱"，pandas 中使用 cut 方法做到： - 我们从 csv
4 我想不出来了 对于VLOOKUP，V for vertical，垂直的，lookup for lookup，查找的意思。所以VLOOKUP意思就是vertical lookup，垂直查找。...这时候的VLOOKUP的用法就是VLOOKUP（根据什么，在哪里找，结果在‘在哪里找’的第几列，模糊还是精确匹配） 例如1，写成函数表达式就是这样的 =VLOOKUP（某个工号，工号表，2，0） 第二个地方...通过序号加李阳来查找他们对应的记录，仍然使用最基础的VLOOKUP....=VLOOKUP(C2,C:D,2,0) 至于要输入多少个才算找完所有的李阳一是继续用COUNTIF看有多少个，然后输入1到这么多的序号，另外一个贤者模式，就是往下拉拉到没有。...VLOOKUP第一篇，介绍一些基础的用法，下一篇再介绍更加高级的用法给你们。 手机码字真是没有效率没有截图还浪费时间，不如去多看两集动漫。
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。...后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas 前言 匹配查找是数据处理中经常出现的场景，如果懂点 Excel 的，基本都会 vlookup 这公式，今天我们来看看...pandas 中是怎么做到 vlookup 一样的效果，并且是懒人模式的匹配。...一个自己风格的 vlookup 数据 这次不再展示 Excel 功能了，vlookup 谁不会呢。...数据长这个样子： 比 vlookup 还要智能？ pandas 中有多种数据配对实现方式，其中最像 Excel vlookup 公式的，就属 merge。
此系列文章收录在公众号中：数据大宇宙 > 数据处理 > E-pd 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。...后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas 前言 Excel 中的 vlookup 函数有一个模糊查找选项，其内在原理为二分法查找，在 pandas 中同样有一样功能的方法...---- pandas解决方法 pandas 中的做法基本上每一句代码就对应 Excel 中的一个操作： 行1、2：加载数据，不多说 行4、5：对2个表排序。...一致，把参数 right 默认值设置为 False 现在调用就清晰很多了： 有没有想过直接往 pandas 库中添加一个属于自己的方法 vlookup 呢？...这个问题留待下次探讨，大家不妨从 Excel 的操作角度想一下，可能一下子就能知道 pandas 中是如何解决 ---- 总结 本文重点： pd.cut 类比 Excel vlookup 模糊查找
这是一个很多人入门Excel的函数 这是一个使用率极高的函数 这是一个变幻多姿的函数 在2019大纲之前,写过两篇关于Vlookup函数的文章 >>>>>>VLOOKUP 之一>>>>>> VLOOKUP之多条件查找<<<<<< 其中一篇还是手机码字的 阅读体验肯定不太好 再讲一遍 Vlookup(查找值,范围,范围中的第几列,模糊还是精确查找) 直接上例子 这是今天的案例数据...例如我们想要看杯子的单价是多少的时候 就需要用到Vlookup了 解释一下公式 =VLOOKUP(G2,A:E,4,0) G2 被查找内容 A:E 被查找内容在A:E列范围内,并且被查找内容必须出现在...是从上往下查找的 什么意思呢 就是找到了在最上方的第一个匹配值之后就停止查找 在实际应用中 我还经常看到有人把Vlookup当Countif用 这是一个很好的活学活用的例子 用Vlookup来查找值是否存在...还是上面的例子 我们这次分别找两个内容:抽纸,纸杯 只查找这两个内容是否存在于我们的案例当中 公式是这么写的 =VLOOKUP(G2,A:A,1,0) =VLOOKUP(G3,A:A,1,0) 这次
第三步 使用vlookup '=VLOOKUP(A1,A\(1:\)A19,1,0)' 第四步 往下拖拉结果 ? 最终结果 ?
用python做数据分析，离不开著名的pandas包，经过了很多版本的迭代优化，pandas现在的生态圈已经相当完整了，官网还给出了它和其他分析工具的对比： 本文用的主要也是pandas，绘图用的库是...plotly，实现的Excel的常用功能有： Python和Excel的交互 vlookup函数 数据透视表 绘图 以后如果发掘了更多Excel的功能，会回来继续更新和补充。...方法：在H3:H13单元格区域中输入=VLOOKUP（G3, $A$3:$B$7, 2） python实现： df = pd.read_excel...$B$2:$G$12, 6, 0) python实现：这个比起上一个要麻烦一些，需要用到一些pandas的使用技巧 df1 = pd.read_excel("test.xlsx...python实现：上面的Excel的方法用得很灵活，但是pandas的想法和操作更简单方便些 df4 = pd.read_excel("test.xlsx", sheet_name
本文用的主要是pandas，绘图用的库是plotly，实现的Excel的常用功能有： Python和Excel的交互 vlookup函数 数据透视表 绘图 以后如果发掘了更多Excel的功能，会回来继续更新和补充...方法：在H3:H13单元格区域中输入=VLOOKUP（G3, A3:B7, 2） python实现： df = pd.read_excel("test.xlsx", sheet_name=0) def...G12, 6, 0) python实现：这个比起上一个要麻烦一些，需要用到一些pandas的使用技巧 df1 = pd.read_excel("test.xlsx", sheet_name='折旧明细表...2: python实现：上面的Excel的方法用得很灵活，但是pandas的想法和操作更简单方便些。...[3] 问题：需要汇总各个区域，每个月的销售额与成本总计，并同时算出利润 通过Excel的数据透视表的操作最终实现了下面这样的效果： python实现：对于这样的分组的任务，首先想到的就是pandas
在零售业界，凡是在使用Excel的朋友，可能没有不会vlookup函数的。那四个参数基本每天要敲好几遍。时间长了自觉这个函数无比便利，作为数据查询利器，简直无法离开。...我们想在同一张表看到这个人的销售数量，销售折扣，销售金额，如果用vlookup函数，需要V两遍，三个数据才能V到一起。
Excel vlookup 如何使用 Excel vlookup可以说是利器，非常好用的工具，用来查询 Excel 或者进行数据匹配，十分方便。...VLookUP 如何使用，不常用的同学经常容易忘记，这次做个记录，方便大家学习，提供工作学习效率。 功能介绍 功能：在表格的首列查找指定的值，并返回表格当前行中指定列处的值。...结构：=VLOOKUP(需要查找值,查找区域范围,列序数,匹配条件) 解释：=VLOOKUP(找谁,在哪里找,第几列,0或1) 参数说明 第一参数：查找值（找谁），比如说根据【姓名】来查找【成绩】，【姓名
标签：Python与Excel,pandas 下面是一个应用场景： 我在保险行业工作，每天处理大量数据。有一次，我受命将多个Excel文件合并到一个“主电子表格”中。...在过去，我只会使用Excel和VLOOKUP公式，或者Power Query的合并数据函数。这些工具工作得很好，然而，当我们需要处理大型数据集时，它们就成了一种负担。 此时，Python可以上场了。...由于熟悉Excel，我的第一反应是：这很容易，VLOOKUP函数将能完成这项工作。我可以使用VLOOKUP查找每个“保险ID”的值，并将所有数据字段合并到一个电子表格中！...如果当时了解Python，那么可以为我节省大量的时间和精力。（即等待电子表格重新计算） 使用Python 像往常一样，先导入pandas库，然后将所有三个Excel文件读入Python。...图5：pandas数据框架，看起来就像Excel电子表格一样 pandas有一个方法.merge()来高效地合并多个数据集。
''' http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/10min.html numpy的主要数据结构是ndarry pandas的主要数据结构是...Series、DataFrame ''' import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt df1
functools import reduce lambda1 = lambda x: x**2 lambda2 = lambda x,y:x+y lambda3 = lambda x:x%2==0 #python...(b) c = a > b print(a[c]) print(np.where(c,a,b)) [[3 5] [2 8]] [[1 6] [4 3]] [3 8] [[3 6] [4 8]] Pandas...86 26 90 2 88 36 99 16 政治 数学 英语 语文 0 88 90 85 88 1 88 86 26 90 2 88 36 99 16 Pandas...(image-637407-1537096026060)] python 中的多线程 # 线程 import time import threading def music(name,loop):...time.sleep(1) print('work_2 end') work_1('zhang.txt',3) work_2('xiao.txt',4) `` ```python
#coding=utf-8 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as pyplot #s=pd.Series...': None} cities = pd.Series(d) #--------------------------------------------- #print cities # F:\桌面>python...DEN NaN HOU L 25-31 4 6 #--------------------------------------------- #pandas...football = pd.read_excel('football.xlsx', 'Sheet1') #--------------------------------------------- #pandas...支持DataFrame直接读入或写入数据库 #注意：pandas直接to_sql速度很慢，如果写入大数据量DataFrame，可以先将DataFrame转换为csv文件，然后直接导入 # from pandas.io
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