Question

我正在尝试模仿Pandas中的v查找（excel函数）（使用测试数据集，合并功能似乎起作用）-但是我对这里的示例确实有疑问https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.merge.html。如果您看第一个示例，它将两个df合并，则输出具有更多列和更多ROWS。我只想返回一个新列-如v查找的工作方式。同样，当我尝试以上代码时，也会出现此错误：

agingdf = agingdf.merge(plannerdf, left_on ='Cust_PO_Number', right_on='Cust_PO_Number')

ValueError: The column label 'Cust_PO_Number' is not unique.
For a multi-index, the label must be a tuple with elements corresponding to each level.

下面是一张公开票，似乎与我的问题相似，但没有解决方案。

https://github.com/pandas-dev/pandas/issues/20769

如果这含糊，我深表歉意，我无法上传df和excel文件，因为这是为了工作，而我尝试的测试DF并没有引发相同的错误。

最后，我只想对pandas进行vlookup，并且vlookup值可能是重复的，因此在这种情况下，只要先击中任何重复的值，那就是将在新列中返回的值。 / p>

下面是一个示例df，可帮助您想象Cust_PO_Number中重复项的含义

a = {'Cust_PO_Number': ['A', 'B', 'C', 'C'], 'ColumnB': [1,2,3,4]}
b = {'Cust_PO_Number': ['A', 'B', 'C', 'C'], 'Column_That_I_Want_added': [2,3,4,5]}
df = pd.DataFrame(data=a)
df2 = pd.DataFrame(data=b)

desired df
c = {'ColumnA': ['A', 'B', 'C', 'C'], 'ColumnB': [1,2,3,4], 'MatchedColumn', [2,3,4,5]}

desireddf = pd.DataFrame(data=c)

现在要探索多级列

print(plannerdf.columns)
MultiIndex(levels=[['Cust_PO_Number', 'Department']],
           labels=[[0, 1]])

Answer 1

尝试一下：

df.insert(2,'Column_That_I_Want_added', df['Cust_PO_Number'].map(df2.drop_duplicates('Cust_PO_Number').set_index('Cust_PO_Number')['Column_That_I_Want_added']))

其中df是原始数据帧以及所需的数据帧，而df2是您从中查找数据的位置。

熊猫-Vlookup-搜索列中的值重复

1 个答案: