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python实现excel和csv中的vlookup函数示例代码

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下面是关于Python实现Excel和CSV中的VLOOKUP函数的完整实例教程。

1. 简介

VLOOKUP函数是一个非常常用的Excel函数，其功能是查找并返回一个表格中某个指定值所对应的另一列的值。对于需要对文件进行数据清洗、整理的数据分析师，VLOOKUP函数是必备的技能之一。而对于需要进行数据处理的Python程序员，很可能会遇到需要使用VLOOKUP函数的情况。在Python中实现VLOOKUP功能可以帮助我们更高效地处理数据。

2. 准备工作

在开始之前，我们需要安装以下两个Python库：pandas和numpy。pandas库用于数据处理和操作，numpy库用于数学运算。

pip install pandas numpy

3. 示例1：使用VLOOKUP函数在Excel中进行数据清洗

假设我们有一个Excel表格，该表格包含两个子表：一个是订单表，另一个是客户信息表。订单表中包含客户编号，客户信息表中包含客户编号和客户名称。我们需要在订单表中添加一个“客户名称”列，并使用VLOOKUP函数查找对应的客户名称。

首先，我们需要利用pandas库读取订单表和客户信息表，并按照客户编号将两个子表连接起来。

import pandas as pd

# 读取订单表
df1 = pd.read_excel('订单表.xlsx')

# 读取客户信息表
df2 = pd.read_excel('客户信息表.xlsx')

# 按照客户编号将两个表的数据连接起来
df = pd.merge(df1, df2[['客户编号', '客户名称']], on='客户编号', how='left')

上述代码中，pd.read_excel()函数用于读取Excel表格，pd.merge()函数用于将两个子表连接起来，on='客户编号'表示将两个表格根据“客户编号”这一列连接起来，how='left'表示保留订单表的全部行。

现在，我们需要利用pandas库中的apply()函数和numpy库中的vectorize()函数实现VLOOKUP功能。具体实现如下：

import numpy as np

# 定义一个函数，用于在客户信息表中查找客户名称
def vlookup(x, y, col):
    idx = np.where(x == y[:, 0])[0]  # 查找指定值的行索引
    if len(idx) == 0:
        return np.nan
    else:
        return y[idx[0], col]  # 返回查找结果

# 将VLOOKUP函数向量化
vlookup_vec = np.vectorize(vlookup)

# 在连接后的表格中添加“客户名称”列
df['客户名称'] = vlookup_vec(df['客户编号'], df2.values, 1)

上述代码中，我们首先定义一个函数vlookup()，该函数接受3个参数：需要查找的值、客户信息表以及需要返回的列的索引。函数的主要逻辑是利用numpy库中的where()函数查找指定值的行索引，然后返回对应行、对应列的值。接下来，我们使用numpy库的vectorize()函数将vlookup()函数向量化，以便于对整个DataFrame对象进行操作。最后，我们将VLOOKUP函数的结果添加到DataFrame对象中。

4. 示例2：在CSV文件中使用VLOOKUP函数查找与合并数据

假设我们有两个CSV文件：一个是订单信息文件，另一个是客户信息文件。订单文件中包含了客户编号，客户信息文件中包含了客户编号以及客户名称和邮箱地址。我们需要在CSV文件中使用VLOOKUP函数查找客户名称和邮箱地址。

首先，我们需要利用pandas库读取两个CSV文件并将它们转化为DataFrame对象。

import pandas as pd

# 读取订单信息文件
df1 = pd.read_csv('订单信息.csv')

# 读取客户信息文件
df2 = pd.read_csv('客户信息.csv')

接下来，我们需要利用numpy库实现VLOOKUP函数。

import numpy as np

# 定义一个函数，用于在客户信息表中查找客户信息
def vlookup(x, y, col):
    idx = np.where(x == y[:, 0])[0]  # 查找指定值的行索引
    if len(idx) == 0:
        return np.nan
    else:
        return y[idx[0], col]  # 返回查找结果

# 将VLOOKUP函数向量化
vlookup_vec = np.vectorize(vlookup)

# 在订单信息表中添加“客户名称”列
df1['客户名称'] = vlookup_vec(df1['客户编号'], df2.values, 1)

# 在订单信息表中添加“邮箱地址”列
df1['邮箱地址'] = vlookup_vec(df1['客户编号'], df2.values, 2)

# 将结果保存到CSV文件中
df1.to_csv('订单信息_处理后.csv', index=False, encoding='utf-8')

上述代码中，我们首先定义了一个vlookup()函数用于查找客户信息。接下来，我们使用numpy库中的vectorize()函数将vlookup()函数向量化，以便于对整个DataFrame对象进行操作。最后，我们在订单信息表中添加“客户名称”列和“邮箱地址”列，并将处理后的结果保存到一个新的CSV文件中。

5. 结论

通过本文的实例教程，我们学习了如何使用Python来实现Excel和CSV中的VLOOKUP函数。VLOOKUP函数是数据处理和清洗的基础技能之一，通过掌握这一技能，我们可以更加高效地处理数据。希望这篇教程对大家学习Python数据处理有所帮助。

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