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我有一个经常更新（每天2-3次）的excel电子表格。此更新需要运行索引匹配来从另一个电子表格中的表中提取值，并将它们写入第一个表中的列。这些值覆盖旧的值，而不是创建新的列。使用Pandas在Python中复制Excel的IndexMatch
我想使用pandas（和xlwings将数据写入电子表格，但我没有与该部分有关的问题）自动执行此过程。第一步是复制excel的INDEXMATCH（）和熊猫。总体而言，功能应：
带参数将被索引的列的串头，要写入的列上，并包含正在使用的值相匹配的列读&写列
迭代写入列;在每次迭代时，如果没有匹配值，则在搜索列中搜索其对应的匹配列值与写入列的匹配列值匹配的值，如果没有匹配值，则将NaN或'＃N/A'写入数据帧（重要的0和不匹配）
我希望那里是大熊猫原生VLOOKUP/indexmatch功能，但唯一的东西我能找到的是如何加入或合并dataframes，这ISN”来区分我想要做什么 - 我想覆盖数据框中的各个值，并以任意索引顺序执行此操作。
我已经设法使用一个非常丑陋的特定于脚本的函数来工作，但是我认为尝试将函数泛化为其他用途会很有用。一些清洁和重写后，我有以下几点：
##Index Match in Python with pandas
#Remember that dataframes start at 0, excel starts at 1
#This only works if both DFs have the same indices (integers, strings, whatever)
import numpy as np
import pandas as pd
#sample dataframes
d = {'Match Column' : [0.,1.,2.,3.,4.,7.,'string'],
'Read Column' : ['zero','one','two','three','four','seven','string']}
dfRead = pd.DataFrame(d)
d2 = {'Match Column' : [0.,1.,2.,3.,4.,5.,6.,7.,'8'],
'Write Column' : [0,0,0,0,0,0,0,0,'0']}
dfWrite = pd.DataFrame(d2)
#test arguments
ReadColumn = 'Read Column'
WriteColumn = 'Write Column'
ReadMatchColumn = 'Match Column'
WriteMatchColumn = 'Match Column'
def indexmatch(dfRead, dfWrite, ReadColumn, WriteColumn, ReadMatchColumn, WriteMatchColumn, skiprows=0):
#convert the string inputs to a column number for each dataframe
RCNum = np.where(dfRead.columns == ReadColumn)[0][0]
WCNum = np.where(dfWrite.columns == WriteColumn)[0][0]
RMCNum = np.where(dfRead.columns == ReadMatchColumn)[0][0]
WMCNum = np.where(dfWrite.columns == WriteMatchColumn)[0][0]
for i in range(skiprows,len(dfWrite.index),1):
match = dfWrite.loc[dfWrite.index[i]][WMCNum] #the value we're using to match the columns
try:
matchind = dfRead.index[np.where(dfRead[ReadMatchColumn] == match)[0][0]]
value = dfRead.fillna('#N/A').loc[matchind][RCNum] #replaces DF NaN values with excel's #N/A, optional method
dfWrite.set_value(dfWrite.index[i],WriteColumn,value)
except KeyError:
dfWrite.set_value(dfWrite.index[i],WriteColumn,np.nan) #if there is no match, write NaN to the 'cell'
except IndexError:
dfWrite.set_value(dfWrite.index[i],WriteColumn,np.nan)
这工作，但它不是漂亮，当你想匹配到另一个数据帧的索引中的列（它不占实例，将数据框与数据透视表数据框相匹配）。
有没有一个更强大 - 简洁 - 这样做的方法？
按照要求，预期的输入和输出：
In [2]: dfRead
Out[2]:
Match Column Read Column
0 0 zero
1 1 one
2 2 two
3 3 three
4 4 four
5 7 seven
6 string string
In [3]: dfWrite
Out[3]:
Match Column Write Column
0 0 0
1 1 0
2 2 0
3 3 0
4 4 0
5 5 0
6 6 0
7 7 0
8 8 0
In [4]: indexmatch(dfRead, dfWrite, 'Read Column', 'Write Column', 'Match Column', 'Match Column')
In [5]: dfWrite
Out[7]:
Match Column Write Column
0 0 zero
1 1 one
2 2 two
3 3 three
4 4 four
5 5 NaN
6 6 NaN
7 7 seven
8 8 NaN
你能提供一个简单的，重复的例子，并且所需的输出？取决于你想要做什么'pandas'并不意味着像Excel一样使用，所以可以有更好的方式，可以在你提供一个例子后解释。 –
当然，我最初不这样做不好。 –