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python - 如何使用一些附加条件对我的数据帧执行 vlookup 等效操作

问题描述

嗨，我正在尝试在 python 上运行查找等效函数，但是尝试了合并和加入，但我还没有成功。

所以我的第一个df是这个

list = ['Computer', 'AA', 'Monitor', 'BB', 'Printer', 'BB', 'Desk', 'AA', 'Printer', 'DD', 'Desk', 'BB']
list2 = [1500, 232, 300, 2323, 150, 2323, 250, 2323, 23, 34, 45, 56]
df = pd.DataFrame(list,columns=['product'])
df['number'] = list2

这就是df的样子

     product  number
0   Computer   1500
1         AA    232
2    Monitor    300
3         BB   2323
4    Printer    150
5         BB   2323
6       Desk    250
7         AA   2323
8    Printer     23
9         DD     34
10      Desk     45
11        BB     56

这是第二个数据框

list_n = ['AA','BB','CC','DD']
list_n2 = ['Y','N','N','Y']

df2 = pd.DataFrame(list_n,columns=['product'])
df2['to_add'] = list_n2

这就是 df2 的样子

  product to_add
0      AA      Y
1      BB      N
2      CC      N
3      DD      Y

现在，如何向第一个数据帧 (df) 添加一列 ('to_add')，使其看起来有点像这样。在 excel 中，它是一个简单的 vlookup。我尝试了“合并”和“加入”功能，但它改变了我的 df 的顺序，我不希望顺序改变。有任何想法吗？

     product  price to_add
0   Computer   1500       
1         AA    232      Y
2    Monitor    300       
3         BB   2323      N
4    Printer    150       
5         BB   2323      N
6       Desk    250       
7         AA   2323      Y
8    Printer     23       
9         DD     34      Y
10      Desk     45       
11        BB     56      N

标签： pythondataframejoinmerge

解决方案

pd.merge确实会完成这项工作，可能你没有正确使用它：

pd.merge(df, df2, on="product", how="left")

将返回：

     product  number to_add
0   Computer    1500    NaN
1         AA     232      Y
2    Monitor     300    NaN
3         BB    2323      N
4    Printer     150    NaN
5         BB    2323      N
6       Desk     250    NaN
7         AA    2323      Y
8    Printer      23    NaN
9         DD      34      Y
10      Desk      45    NaN
11        BB      56      N

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