如何在 python 中进行 vlookup 并使用 SQL 的 LIKE 运算符作为输入

Question

我有两个数据集，qlik_clean 和 synapse_clean。 Qlik_clean 包含 1 列字符串类型 (col= field)， synapse_clean 包含 2 列 (cols= field, model)，两者都是字符串类型。

我的目标是比较并找出 qlik_clean 中 col 字段的哪些行也在 synapse_clean 的 col 字段中，并返回 true 或该特定行的 col 模型的值。

我尝试过使用 pandas 和 lambda 函数，但没有成功。我已将 df 转换为 dict 并从那里开始，但也没有成功。

有人可以帮我指出正确的方向吗？我的代码在下面，我还没有添加任何比较逻辑，有人知道这里的路吗？

亲切的问候，

罗格

import pandas as pd import openpyxl import re

#open synapse fields file
synapsefilepath = ''
synapse = pd.read_excel(synapsefilepath, engine='openpyxl')
#create df from synapse file
synapse_df = pd.DataFrame(synapse)```

#transform fields into list
synapse_dict = synapse_df.to_dict('list')

#all keys and values to lower
synapse_clean = {k.lower(): str(v).lower() for k, v in synapse_dict.items()}


##### QLIK FILE #######
#open qlik file
qlikfilepath= ''
qlik = pd.read_excel(qlikfilepath, engine='openpyxl', sheet_name='qliksynapsecomp')
#create df from excel file and keep only qlikfieldname and insynapse
qlik_df = pd.DataFrame(qlik)
qlik_df_trunc = qlik_df[['field']]

#transform fields into list
qlik_dict = qlik_df_trunc.to_dict('list')

#lowercase all keys and values
qlik_clean = {ke.lower().strip(): str(va).lower().strip() for ke, va in qlik_dict.items()}

Answer 1

我无法从发布的代码中很好地了解您的数据框结构，但我认为这应该可以回答您的问题。

通过 df2.col1 中的 df1.col1 中的值过滤 df1：

df1[df1.col1.isin(df2.col1)]

前;

>>> df1
   A  B  C  D
0  6  5  9  6
1  4  1  6  3
2  3  4  6  9
3  0  6  0  5
4  1  6  3  3
>>> df2
   A  B  C  D
0  6  4  5  4
1  4  3  6  9
2  2  2  8  5
3  6  6  7  3
4  7  0  1  7
>>> df1[df1.A.isin(df2.A)]
   A  B  C  D
0  6  5  9  6
1  4  1  6  3

您提到了一些关于 SQL LIKE 语句的内容，但也提到您没有使用字符串。如果我理解错了，您需要进行部分字符串匹配，请告诉我。