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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

匹配查找是数据处理中经常出现的场景，如果懂点 Excel 的，基本都会 vlookup 这公式，今天我们来看看 pandas 中是怎么做到 vlookup 一样的效果，并且是懒人模式的匹配。

本文结构：

正常匹配(自带懒人模式)当数据源关键列有重复时，pandas 的提醒模式(Excel 中你不会知道数据有问题)有时候需求真的有重复数据，看看怎么匹配重复中指定条件的记录DIY 一个自己风格的 vlookup数据

这次不再展示 Excel 功能了，vlookup 谁不会呢。直接看实战。 数据长这个样子：

比 vlookup 还要智能？

pandas 中有多种数据配对实现方式，其中最像 Excel vlookup 公式的，就属 merge。

"根据名字找出其他信息"：

前2句只是加载数据核心就一句，待匹配表.merge(数据源,how='left')What！我还没说用哪一列找啊。pandas 会自动识别匹配表与数据源的列，有交集的自动识别为匹配依据

看看，假如"待匹配"有 部门 与 收入，反过来找 名字 与性别：

代码其实没有变化，懒人模式嘛，有哪些列可以在数据源那边找到，就自动帮你搞定潜在的问题

实际上，merge 是按照数据库的关系连接进行设计的，其中"笛卡尔积"是其中的核心逻辑。说白了就是当右表出现重复匹配时，会默认返回所有记录(毕竟不能丢失数据嘛)。

看看如下例子：

与之前一样的代码，只是匹配数据只有部门列现在结果就与 vlookup 不一样了，这是因为数据源有多行记录可以匹配到，因此会把匹配结果都返回

看起来效果还不错呢。但是，有时候我们会无意中跌入陷阱。 看看数据：

现在还是用名字匹配信息但是数据源中，第一行的人名在其他部门也存在

看看匹配执行结果：

代码仍然是一样结果却多了一笔记录

这就是为什么写 Sql 关联多表时，我们都会很小心考虑表之间的颗粒度。

tips：在我的 pandas 专栏中，第9节有详细讲解关于数据颗粒度的理解与实战场景

如果你使用了Python的pandas包，还不能灵活汇总数据，看这里

既然 pandas 的 merge 方法是按照关系数据库表连接设计的，那么自然有数据库中的"关系验证"功能：

merge 设置参数 validate='1:1' ，表示1对1关系(匹配表1条记录只能匹配数据源表1条记录)现在，再次执行匹配，pandas 报错，明确告诉你，右表有重复记录

还有其他的验证关系，比如：'1:m','m:1','m:m'

身不由己

有时候需求就是要在重复数据中匹配某一条符合条件的记录。但是，pandas 中的 merge 是不会提供这样的功能。因为 pandas 中处理数据非常简单灵活，把数据源按要求处理规范是非常简单。下面看看例子。

"匹配时间最晚的人员信息"：

先把数据源按要求得到最后更新的记录即可

跟着专栏学习的同学应该都能理解，这里不展开讲解

我们可以用 Python 的基本知识即可对这些逻辑进行封装。 "匹配收入最小的人员信息"：

自定义

如果不希望每次都写 merge 的各种参数，我们也可以自定义一个 vlookup 方法，把 merge 调用细节隐藏起来。

用上一个例子的数据。 "根据名字匹配信息，重复时，使用平价收入作为返回"：

上图2个核心处理都直接使用自定义的方法现在，已经不需要分组与连接表的知识，也能轻松得到复杂的匹配需求了总结DataFrame.merge() ，2表连接参数 on 指定匹配关键列参数 validate 可对表关系进行验证参数 how 可指定连接方式，常用的关系都有

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如果希望从零系统开始学习 pandas ，那么可以看看我的 pandas 专栏，其中还有大量数据分析案例，教你方法、教你思路，玩转你的数据。