Pandas 函数相当于 excel 中的 hlookup答案

【问题标题】：Pandas function equivalent to hlookup in excelPandas 函数相当于 excel 中的 hlookup
【发布时间】：2022-01-02 12:44:12
【问题描述】：

有这个 df "creditor_life_rates_tranpose" 是一个查找表：

我正在尝试根据键“age”和“term_years”查找值并将其存储回我的基本数据框“应用程序”。

对于测试数据，基本数据框“application”包含“age”、“term_years”列，其值分别为 49 和 3.8。

基础数据框应用如下：

age, terms_years
49, 3.8

我们看到年龄 49 位于查找表中，但由于 3.8 不在查找表的 term_years 列中，我需要它使用低于 3.8 的最大值进行查找。在这种情况下，它将是 3.5。 因此应返回的值为 21.40。

我曾尝试使用 tail(1) 编写此函数，以仅返回基于查找表中 age 和 terms_years 的最后一个值

def hlookup_function(age, terms_year):
result=  creditor_life_rates_tranpose[(creditor_life_rates_tranpose['age']== age) & (creditor_life_rates_tranpose['term_years'] <= terms_year)]['value'].tail(1).values[0]

return result

然后我会这样调用函数：

application['result'] = hlookup_function(application.age,(application_data.term_years).round(2))

我希望得到这个作为结果数据框：

age, terms_years, results
49, 3.8, 21.40

但我收到此错误：

顺便说一句，如果我传递这样的值而不是应用程序数据框的实际列，则代码可以工作。但我实际上需要通过列。

application['result'] = hlookup_function(49,3.8)

【问题讨论】：

请提供具有预期输出的示例数据框
pd.merge_asof.
@QuangHoang 谢谢！熊猫太强大了。这是我一直在寻找的功能。这正是我想要实现的目标。

标签： python pandas dataframe function series

【解决方案1】：

这个函数pd.merge_asof 执行我正在寻找的操作，相当于Excel 中的HLOOKUP 函数。

application_data2 = pd.merge_asof(application_data.sort_values(by=['term_years_lookup'],ascending=True)
,creditor_life_rates_tranpose.sort_values(by=['term_years_lookup'],ascending=True), 
on='term_years_lookup',by ='age_lookup')

【讨论】：