首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Pandas;Python - VLookup

Pandas是一个基于Python的开源数据分析和数据处理库。它提供了高效的数据结构和数据分析工具,使得数据处理变得简单、快速和灵活。

Pandas主要有两种核心数据结构:Series和DataFrame。Series是一维标记数组,类似于带有标签的数组,可以存储任意类型的数据。DataFrame是二维表格数据结构,类似于关系型数据库中的表格,可以存储多种类型的数据。

Pandas的优势包括:

  1. 灵活的数据处理能力:Pandas提供了丰富的数据处理函数和方法,可以进行数据清洗、转换、合并、分组、排序等操作,方便进行数据预处理和分析。
  2. 强大的数据分析功能:Pandas支持各种统计分析、数据可视化和时间序列分析等功能,可以帮助用户深入理解数据并做出有效的决策。
  3. 高效的性能:Pandas基于NumPy实现,使用了C语言的底层优化,能够处理大规模数据集,并提供了高效的数据存取和计算功能。
  4. 广泛的应用场景:Pandas广泛应用于数据科学、金融、社交网络分析、机器学习等领域,是数据分析师和数据科学家的重要工具之一。

在腾讯云中,可以使用腾讯云的云服务器(CVM)来搭建Python环境,并安装Pandas库进行数据处理和分析。腾讯云还提供了云数据库MySQL、云数据库MongoDB等数据库产品,可以与Pandas结合使用,进行数据存储和查询。此外,腾讯云还提供了云函数SCF、人工智能平台AI Lab等产品,可以与Pandas结合使用,进行数据处理和机器学习等任务。

更多关于腾讯云相关产品和产品介绍的信息,可以参考腾讯云官方网站:https://cloud.tencent.com/

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

懂Excel轻松入门Python数据分析包pandas(十八):pandas 中的 vlookup

> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害,结果学了很长时间,连数据处理都麻烦得要死。...后来才发现,原来不是 Python 数据处理厉害,而是他有数据分析神器—— pandas 前言 Excel 中名声最响的就是 vlookup 函数,当然在 Excel 函数公式中用于查找的函数家族也挺大...,不过在 pandas 中这功能却要简单多了。...今天就来看看 pandas 中任何实现 Excel 中的多列批量 vlookup 的效果 案例1:简单匹配 一天,你收到一份数据源表如下: - 每个人每个城市的销售额数据 接着,你需要把下图的表格从数据源表匹配过来...别用 vlookup 的速度与其相比 案例2:有缺失 有时候,目标表不是这么"好说话": - 这次的城市列只有2列 那么,用 Excel 的 vlookup 就要配合 match 函数进行动态定位

1.8K40
  • 懂Excel轻松入门Python数据分析包pandas(十八):pandas 中的 vlookup

    此系列文章收录在公众号中:数据大宇宙 > 数据处理 >E-pd > 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害,结果学了很长时间,连数据处理都麻烦得要死。...后来才发现,原来不是 Python 数据处理厉害,而是他有数据分析神器—— pandas 前言 Excel 中名声最响的就是 vlookup 函数,当然在 Excel 函数公式中用于查找的函数家族也挺大...,不过在 pandas 中这功能却要简单多了。...今天就来看看 pandas 中任何实现 Excel 中的多列批量 vlookup 的效果 案例1:简单匹配 一天,你收到一份数据源表如下: - 每个人每个城市的销售额数据 接着,你需要把下图的表格从数据源表匹配过来...别用 vlookup 的速度与其相比 案例2:有缺失 有时候,目标表不是这么"好说话": - 这次的城市列只有2列 那么,用 Excel 的 vlookup 就要配合 match 函数进行动态定位

    2.9K20

    懂Excel就能轻松入门Python数据分析包pandas(十一):分段匹配

    > 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害,结果学了很长时间,连数据处理都麻烦得要死。...后来才发现,原来不是 Python 数据处理厉害,而是他有数据分析神器—— pandas 前言 本系列已经有一篇文章介绍 pandas 中实现 Excel 的 vlookup 函数的方式,但是 vlookup...pandas 来设计规则表,那么 Vlookup 的解决方式就会很麻烦。...多功能的 Vlookup 由于这次数据太多,用 Excel 已经不能打开此文件,因此我用少量数据简单演示一下如何用 Vlookup 解决此问题: - 其实就是最后一个参数输入 1(True),即可...- 很重要一点,规则表的 值 列,记得要排好序,否则结果错乱你也不知道 pandas 中的分段匹配 这种需求在数据处理一般称为"分箱",pandas 中使用 cut 方法做到: - 我们从 csv

    74450

    懂Excel就能轻松入门Python数据分析包pandas(十一):分段匹配

    > 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害,结果学了很长时间,连数据处理都麻烦得要死。...后来才发现,原来不是 Python 数据处理厉害,而是他有数据分析神器—— pandas 前言 本系列已经有一篇文章介绍 pandas 中实现 Excel 的 vlookup 函数的方式,但是 vlookup...pandas 来设计规则表,那么 Vlookup 的解决方式就会很麻烦。...多功能的 Vlookup 由于这次数据太多,用 Excel 已经不能打开此文件,因此我用少量数据简单演示一下如何用 Vlookup 解决此问题: - 其实就是最后一个参数输入 1(True),即可...- 很重要一点,规则表的 值 列,记得要排好序,否则结果错乱你也不知道 pandas 中的分段匹配 这种需求在数据处理一般称为"分箱",pandas 中使用 cut 方法做到: - 我们从 csv

    65310

    懂Excel轻松入门Python数据分析包pandas(二十八):二分法查找

    此系列文章收录在公众号中:数据大宇宙 > 数据处理 > E-pd 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害,结果学了很长时间,连数据处理都麻烦得要死。...后来才发现,原来不是 Python 数据处理厉害,而是他有数据分析神器—— pandas 前言 Excel 中的 vlookup 函数有一个模糊查找选项,其内在原理为二分法查找,在 pandas 中同样有一样功能的方法...---- pandas解决方法 pandas 中的做法基本上每一句代码就对应 Excel 中的一个操作: 行1、2:加载数据,不多说 行4、5:对2个表排序。...一致,把参数 right 默认值设置为 False 现在调用就清晰很多了: 有没有想过直接往 pandas 库中添加一个属于自己的方法 vlookup 呢?...这个问题留待下次探讨,大家不妨从 Excel 的操作角度想一下,可能一下子就能知道 pandas 中是如何解决 ---- 总结 本文重点: pd.cut 类比 Excel vlookup 模糊查找

    83110

    VLOOKUP 之一

    4 我想不出来了 对于VLOOKUP,V for vertical,垂直的,lookup for lookup,查找的意思。所以VLOOKUP意思就是vertical lookup,垂直查找。...这时候的VLOOKUP的用法就是VLOOKUP(根据什么,在哪里找,结果在‘在哪里找’的第几列,模糊还是精确匹配) 例如1,写成函数表达式就是这样的 =VLOOKUP(某个工号,工号表,2,0) 第二个地方...通过序号加李阳来查找他们对应的记录,仍然使用最基础的VLOOKUP....=VLOOKUP(C2,C:D,2,0) 至于要输入多少个才算找完所有的李阳一是继续用COUNTIF看有多少个,然后输入1到这么多的序号,另外一个贤者模式,就是往下拉拉到没有。...VLOOKUP第一篇,介绍一些基础的用法,下一篇再介绍更加高级的用法给你们。 手机码字真是没有效率没有截图还浪费时间,不如去多看两集动漫。

    57710

    利用 Python 实现 Excel 办公常用操作!

    本文用的主要是pandas,绘图用的库是plotly,实现的Excel的常用功能有: Python和Excel的交互 vlookup函数 数据透视表 绘图 以后如果发掘了更多Excel的功能,会回来继续更新和补充...方法:在H3:H13单元格区域中输入=VLOOKUP(G3, A3:B7, 2) python实现: df = pd.read_excel("test.xlsx", sheet_name=0) def...G12, 6, 0) python实现:这个比起上一个要麻烦一些,需要用到一些pandas的使用技巧 df1 = pd.read_excel("test.xlsx", sheet_name='折旧明细表...2: python实现:上面的Excel的方法用得很灵活,但是pandas的想法和操作更简单方便些。...[3] 问题:需要汇总各个区域,每个月的销售额与成本总计,并同时算出利润 通过Excel的数据透视表的操作最终实现了下面这样的效果: python实现:对于这样的分组的任务,首先想到的就是pandas

    2.6K20

    查找函数VLOOKUP

    这是一个很多人入门Excel的函数 这是一个使用率极高的函数 这是一个变幻多姿的函数 在2019大纲之前,写过两篇关于Vlookup函数的文章 >>>>>>VLOOKUP 之一>>>>>> <<<<...<<VLOOKUP之多条件查找<<<<<< 其中一篇还是手机码字的 阅读体验肯定不太好 再讲一遍 Vlookup(查找值,范围,范围中的第几列,模糊还是精确查找) 直接上例子 这是今天的案例数据...例如我们想要看杯子的单价是多少的时候 就需要用到Vlookup了 解释一下公式 =VLOOKUP(G2,A:E,4,0) G2 被查找内容 A:E 被查找内容在A:E列范围内,并且被查找内容必须出现在...是从上往下查找的 什么意思呢 就是找到了在最上方的第一个匹配值之后就停止查找 在实际应用中 我还经常看到有人把Vlookup当Countif用 这是一个很好的活学活用的例子 用Vlookup来查找值是否存在...还是上面的例子 我们这次分别找两个内容:抽纸,纸杯 只查找这两个内容是否存在于我们的案例当中 公式是这么写的 =VLOOKUP(G2,A:A,1,0) =VLOOKUP(G3,A:A,1,0) 这次

    58220

    Python和Excel的完美结合:常用操作汇总(案例详析)

    python做数据分析,离不开著名的pandas包,经过了很多版本的迭代优化,pandas现在的生态圈已经相当完整了,官网还给出了它和其他分析工具的对比: 本文用的主要也是pandas,绘图用的库是...plotly,实现的Excel的常用功能有: Python和Excel的交互 vlookup函数 数据透视表 绘图 以后如果发掘了更多Excel的功能,会回来继续更新和补充。...方法:在H3:H13单元格区域中输入=VLOOKUP(G3, $A$3:$B$7, 2) python实现: df = pd.read_excel...$B$2:$G$12, 6, 0) python实现:这个比起上一个要麻烦一些,需要用到一些pandas的使用技巧 df1 = pd.read_excel("test.xlsx...python实现:上面的Excel的方法用得很灵活,但是pandas的想法和操作更简单方便些 df4 = pd.read_excel("test.xlsx", sheet_name

    1.1K20

    合并多个Excel文件,Python相当轻松

    标签:Python与Excel,pandas 下面是一个应用场景: 我在保险行业工作,每天处理大量数据。有一次,我受命将多个Excel文件合并到一个“主电子表格”中。...在过去,我只会使用Excel和VLOOKUP公式,或者Power Query的合并数据函数。这些工具工作得很好,然而,当我们需要处理大型数据集时,它们就成了一种负担。 此时,Python可以上场了。...由于熟悉Excel,我的第一反应是:这很容易,VLOOKUP函数将能完成这项工作。我可以使用VLOOKUP查找每个“保险ID”的值,并将所有数据字段合并到一个电子表格中!...如果当时了解Python,那么可以为我节省大量的时间和精力。(即等待电子表格重新计算) 使用Python 像往常一样,先导入pandas库,然后将所有三个Excel文件读入Python。...图5:pandas数据框架,看起来就像Excel电子表格一样 pandas有一个方法.merge()来高效地合并多个数据集。

    3.8K20
    领券