Как реализовать функцию поиска EXCEL в Python

Question

Я пытался выяснить, как реализовать функцию, подобную функции VLOOKUP EXCEL в Python, чтобы объединить несколько наборов данных, используя общее значение.Я нашел способ, который действительно работает, но я чувствую, что это не лучшее решение.В приведенном ниже примере я ограничил свои наборы данных только тремя, чтобы проиллюстрировать свою проблему, но в действительности у меня может быть множество наборов данных

import pandas as pd
import numpy as np

time_a   = np.arange(0, 10010, 10)
data_a1  = np.random.randint(1500, 2500, 1001)
data_a2  = np.random.randint(750, 1500, 1001)

time_b   = np.arange(0, 10005, 5)
data_b1  = np.random.randint(0, 10, 2001)
data_b2  = np.random.randint(0, 20, 2001)
data_b3  = np.random.randint(0, 15, 2001)

time_c   = np.arange(0, 10030, 30)

df_a     = pd.DataFrame({'time_a': time_a, 'data_a1': data_a1, 'data_a2': data_a2})
df_b     = pd.DataFrame({'time_b': time_b, 'data_b1': data_b1, 'data_b2': data_b2, 'data_b3': data_b3})
df_c     = pd.DataFrame({'time_c': time_c})

df_a_c   = pd.merge_asof(df_c, df_a, left_on=['time_c'], right_on=['time_a'])
df_a_b_c = pd.merge_asof(df_a_c, df_b, left_on=['time_c'], right_on=['time_b'])

Чтобы это работало, мне нужно использовать pd.merge_asof дважды, учитывая тот факт, что я получил три набора данных (которых я хотел бы избежать).Поскольку теперь у меня три одинаковых времени (time_a, time_b и time_c), возможно, было бы также удобно переименовать одно из них в time и удалить два других:

df_a_b_c.rename(columns={'time_c':'time'}, inplace=True)
df_a_b_c.drop(columns=['time_a', 'time_b'])

Вдохновленный https://codereview.stackexchange.com/questions/124964/vlookup-in-python, Я также пытался использовать без всякой удачи

def vlookup(key, table, column, approximate_match=True):
    compare = key.__ge__ if approximate_match else key.__eq__
    try:
        return max(row for row in table if compare(row[0]))[column]
    except ValueError:
        return None

• Это можно сделать, например, с помощью numpyили мне нужно объехать панды?
• Нужно ли использовать pd.merge_asof несколько раз для объединения нескольких наборов данных?
• Что если я хочу выбрать только определенные столбцы, а не объединитьвсе наборы данных, это возможно?
• Какова рекомендуемая практика в Python?

Я очень ценю любую помощь.

Answer 1

np.searchsorted делает то же самое, что и VLOOKUP (фактически, тоже самое, что INDEX + MATCH) с установленным -1 или +1 (отсортировано вверх или вниз).

df_a     = pd.DataFrame({'time': time_a, 'data_a1': data_a1, 'data_a2': data_a2})
df_b     = pd.DataFrame({'time': time_b, 'data_b1': data_b1, 'data_b2': data_b2, 'data_b3': data_b3})
df_c     = pd.DataFrame({'time': time_c})

for df in [df_a, df_b]:
    for c in df.columns:
        if c == 'time':
            continue
        df_c[c] = df[c].iloc[np.clip(df['time'].searchsorted(df_c.time), 0, len(df)-1)].values