熊猫中的 Excel VLOOKUP 等效项答案

【问题标题】：Excel VLOOKUP equivalent in pandas熊猫中的 Excel VLOOKUP 等效项
【发布时间】：2020-04-04 03:29:39
【问题描述】：

我有以下数据框：

               A           B            C
 Index
2001-06-30    100       2001-08-31     (=value of A at date B)
2001-07-31    200       2001-09-30      ...
2001-08-31    300       2001-10-31      ...
2001-09-30    400       2001-11-30      ...

B 列包含来自A 列的日期，这些日期向前移动了一些。我想生成列C，它由A 日期B 的值组成。（最好在逻辑上 Excel VLOOKUP 公式会做到这一点。我不是在这里简单地寻找shift(-2)，因为实际上B 和Index 之间的转换并不总是相等的。

我尝试了df.loc['B', 'A']，但这很可能过于简单并产生了错误。

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

我认为你需要map by column A:

df['C'] = df.B.map(df.A)
print (df)
              A          B      C
Index                            
2001-06-30  100 2001-08-31  300.0
2001-07-31  200 2001-09-30  400.0
2001-08-31  300 2001-10-31    NaN
2001-09-30  400 2001-11-30    NaN

同理：

df['C'] = df.B.map(df.A.to_dict())
print (df)
              A          B      C
Index                            
2001-06-30  100 2001-08-31  300.0
2001-07-31  200 2001-09-30  400.0
2001-08-31  300 2001-10-31    NaN
2001-09-30  400 2001-11-30    NaN

【讨论】：

谢谢@jezrael，一切正常。我想知道为什么这个解决方案在其他地方不容易找到。
难题。也许是因为在 excel 中它的名称与 pandas 不同，但它是相同的 - vlookup 与 map。
如果要查看的列是索引，这将非常有效。如果列不是索引，这将如何工作？查看（要查找的值）和查看列（要获取的值）都是单独的列。
@Meet 然后用df.index 代替df.B
对不起@jezrael，我想我的问题不清楚。我需要查看 col2 并将 col3 中的值从 df1 获取到 df2 的 col4 中。这两个dfs都没有涉及索引。那么该怎么做呢？例如，在上面的示例中，假设日期的“索引”是一列而不是索引。在这种情况下，同样的代码可以工作吗？