vlookup в панд с помощью join

у меня есть следующие 2 таблицы данных 

Example1
sku loc flag  
122  61 True 
123  61 True
113  62 True 
122  62 True 
123  62 False
122  63 False
301  63 True 

Example2 
sku dept 
113 a
122 b
123 b
301 c

Я хочу выполнить слияние или присоединиться к операции, используя Pandas (или какой оператор Python лучше всего), чтобы создать нижеприведенный фрейм данных. 

Example3
sku loc flag   dept  
122  61 True   b
123  61 True   b
113  62 True   a
122  62 True   b
123  62 False  b
122  63 False  b
301  63 True   c

Both 
df_Example1.join(df_Example2,lsuffix='_ProdHier')
df_Example1.join(df_Example2,how='outer',lsuffix='_ProdHier')

не работают. Что я делаю не так?

32
join pandas python vlookup

3 ответов

выполнить left merge, это будет использовать sku столбец в качестве столбца для присоединения:

In [26]:

df.merge(df1, on='sku', how='left')
Out[26]:
   sku  loc   flag dept
0  122   61   True    b
1  122   62   True    b
2  122   63  False    b
3  123   61   True    b
4  123   62  False    b
5  113   62   True    a
6  301   63   True    c

если sku на самом деле ваш индекс, тогда сделайте следующее:

In [28]:

df.merge(df1, left_index=True, right_index=True, how='left')
Out[28]:
     loc   flag dept
sku                 
113   62   True    a
122   61   True    b
122   62   True    b
122   63  False    b
123   61   True    b
123   62  False    b
301   63   True    c

другой метод-использовать map, если значение sku как индекс на вашем втором df, так что в действительности он становится серией, то код упрощает это:

In [19]:

df['dept']=df.sku.map(df1.dept)
df
Out[19]:
   sku  loc   flag dept
0  122   61   True    b
1  123   61   True    b
2  113   62   True    a
3  122   62   True    b
4  123   62  False    b
5  122   63  False    b
6  301   63   True    c
53

более общим приложением было бы использовать apply и lambda следующим образом:

dict1 = {113:'a',
         122:'b',
         123:'b',
         301:'c'}

df = pd.DataFrame([['1', 113],
                   ['2', 113],
                   ['3', 301],
                   ['4', 122],
                   ['5', 113]], columns=['num', 'num_letter'])

добавить как новый столбец фрейма данных

 **df['letter'] = df['num_letter'].apply(lambda x: dict1[x])**

  num  num_letter letter
0   1         113      a
1   2         113      a
2   3         301      c
3   4         122      b
4   5         113      a

или заменить существующий ('num_letter') столбец

 **df['num_letter'] = df['num_letter'].apply(lambda x: dict1[x])**

  num num_letter
0   1          a
1   2          a
2   3          c
3   4          b
4   5          a
2

VLoopup в VBA так же, как панды.фрейм данных.слияние

Я всегда ищу так много процедур для VBA в прошлом, и теперь python dataframe экономит мне тонну работы, хорошо, что мне не нужно писать метод vlookup.

панды.Фрейм данных.слияние

>>> A              >>> B
    lkey value         rkey value
0   foo  1         0   foo  5
1   bar  2         1   bar  6
2   baz  3         2   qux  7
3   foo  4         3   bar  8
>>> A.merge(B, left_on='lkey', right_on='rkey', how='outer')
   lkey  value_x  rkey  value_y
0  foo   1        foo   5
1  foo   4        foo   5
2  bar   2        bar   6
3  bar   2        bar   8
4  baz   3        NaN   NaN
5  NaN   NaN      qux   7

вы также можете попробовать следующее, Чтобы сделать левое слияние.

import pandas as pd
pd.merge(left, right, left_on = 'key', right_on = 'key', how='left')

внешний или левый действуйте как SQL, встроенный класс DataFrame python имеет метод слияния занимает много args, что очень подробно и удобно.

1