Excel 公式转换为 Python 3
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【中文标题】Excel 公式转换为 Python 3【英文标题】:Excel formula translation to Python 3 【发布时间】:2020-08-04 09:36:16 【问题描述】:我无法将以下 excel 公式转换为 Python 3 代码:
=IF(B1="";A1&D1;A1&VLOOKUP(B1;table_2!table_2_col_A:table_2_col_B;2;FALSE))
我尝试了以下方法,但它不会产生与原始 excel 文件列中相同的结果:
excel_df['new_col)'] = ''
for i, j, k in zip(excel_df['B'],
excel_df['A'],
excel_df['D']):
for v, x in zip(table_2['A'],
table_2['B']):
if not pd.isnull(i):
if i in v:
excel_df.at[i, 'new_col'] = j + x
elif pd.isnull(i):
excel_df.at[i, 'new_col'] = j + k
很抱歉,我无法生成示例数据供您尝试,也无法在此处分享原始数据。如果您能提供任何指示或更正以更好地将这个 excel 公式适应 python,我将不胜感激。
非常感谢您
【问题讨论】:
除非您提供一些示例数据和预期的输出,否则这可能不会收到有用的答案。示例数据不一定是您的实际数据,但可以组成以代表您的问题。 使用np.where
-- np.where(conditional,true-value,false-value)
如果你正在做一个vlookup,那么你就需要做一个合并。但正如 Erfan 所说,只需为您的两个表各放几行即可。
嗨@Datanovice,您能否提供一个使用您建议的架构的示例骨架代码?
很高兴只要您提供一些模拟您的问题的数据。
我真的很抱歉,但我不能。我正在使用具有大量不同案例的大型 excel 文件,我需要大量时间来浏览所有数据并提供最小的可重现示例。您的答案不需要 100% 正确,如果它只是为我指明正确的方向,我会很高兴
【参考方案1】:
这可能是您正在寻找的:
tbl2 = table_2[['col_A','col_B']]
## df has columns A,B,D
df = df.merge(tbl2,left_on=['B'],right_on=['col_A'],how='left')
# df['col_B'] = df['col_B'].fillna(0)
df['result'] = np.where(df['B']=='',df['A']*df['D'],df['A']*df['col_B'])
【讨论】:
谢谢!!够用!! :)【参考方案2】:假设您的表格如下所示:
>>> df
A B C D
0 A0 B0 C0 D0
1 A1 B1 C1 D1
2 A2 B2 C2 D2
3 A3 NaN C3 D3
4 A4 B4 C4 D4
5 A5 B5 C5 D5
6 A6 NaN C6 D6
7 A7 NaN C7 D7
8 A8 NaN C8 D8
9 A9 NaN C9 D9
>>> table_2
A B
0 B20 x20
1 B19 x19
2 B18 x18
3 B17 x17
4 B16 x16
5 B15 x15
6 B14 x14
7 B13 x13
8 B12 x12
9 B11 x11
10 B10 x10
11 B9 x9
12 B8 x8
13 B7 x7
14 B6 x6
15 B5 x5
16 B4 x4
17 B3 x3
18 B2 x2
19 B1 x1
这是一种方法:
# Prepare table_2 into a "look up" table of sort
>>> table_2 = table_2.set_index('A')
# Formula translation
>>> df = df.assign(result=df.apply(lambda x: (x['A'] + x['D']) if pd.isna(x['B']) else table_2['B'].get(x['B']), axis=1))
结果:
>>> df
A B C D result
0 A0 B0 C0 D0 None
1 A1 B1 C1 D1 x1
2 A2 B2 C2 D2 x2
3 A3 NaN C3 D3 A3D3
4 A4 B4 C4 D4 x4
5 A5 B5 C5 D5 x5
6 A6 NaN C6 D6 A6D6
7 A7 NaN C7 D7 A7D7
8 A8 NaN C8 D8 A8D8
9 A9 NaN C9 D9 A9D9
使用apply
并不完全是理想的解决方案,但它为您提供了一些处理条件的灵活性。
【讨论】:
以上是关于Excel 公式转换为 Python 3的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章