Pandas 中的 Vlookup - 加入还是合并？

Question

我正在尝试使用 pandas 复制 Vlookup Excel 函数。我使用了 Join 和 Merge，这两种方法都给出了错误的结果。

Df1 有 15 列，包含整数和文本值，而 Df2 有 6 列，主要包含文本。

我正在尝试使用列标签“创建者”将用户详细信息从 Df2 带入 Df1。

Df1 看起来像这样：

 CA#   CreatedBy  $
9xxx12  User 1      10
9xxx13  User 2      20
9xxx14  User 3      25

Df2 看起来像这样：

CreatedBy     Role
User 1         Sales
User 2         Maintenance
User 3         Operations

我的预期结果是： DfMerged

CA#     CreatedBy  $   User Role
9xxx12  User 1      10  Sales
9xxx13  User 2      20  Maintenance
9xxx14  User 3      25  Operations

我尝试了以下代码变体，但当 Df2 中有匹配的数据时，它们与所有用户 ID 不匹配，在 Df1 中留下一些空白。

   merged= data_fr1.merge(data_fr2, on=['Created By'], how='left')

   merged2= pd.merge(data_fr1, data_fr2, left_on='Created By', 
   right_on='Created By', how='left')

有人指向此帖子寻求答案：Pandas Merging 101

但我仍然没有得到正确的结果。没有为 Df1 中的所有用户填充“CreatedBy”字段。该字段是文本和数字的混合，例如：User1、User2 等。我想知道数据类型是否干扰了结果。

Answer 1

这不会让你得到你想要做的合并吗？我不确定为什么您的角色和用户下的所有内容都为空列，但您可以重命名列。

print('df')
print(df)
print('df2')
print(df2)
print('out_df')
print(out_df)

df.merge(df2[['By', 'Role']], on='By')
df
      CA# Created  By   $
0  9xxx12    User   1  10
1  9xxx13    User   2  20
2  9xxx14    User   3  25
df2
  Created  By         Role
0    User   1        Sales
1    User   2  Maintenance
2    User   3   Operations
out_df
      CA# Created  By   $         User  Role
0  9xxx12    User   1  10        Sales   NaN
1  9xxx13    User   2  20  Maintenance   NaN
2  9xxx14    User   3  25   Operations   NaN
Out[40]: 
      CA# Created  By   $         Role
0  9xxx12    User   1  10        Sales
1  9xxx13    User   2  20  Maintenance
2  9xxx14    User   3  25   Operations

编辑：抱歉，有些问题是剪贴板解析。逻辑适用。如果您仍有问题，能否提供未正确连接的“线”示例？