python中是否有类似的公式，如IFERROR、IF、MATCH、SEARCH、INDEX等？
我有3套Excel数据在3个不同的文件，我想使用匹配和搜索功能，然后索引结果，保存在一个新的文件。
df = pd.DataFrame({'date': [16042020, 20042020, 16042020, 16042020, 17042020],
'no' : [230255,1755,210520, 65556,12355],
'des': ['ant','flower', 'happy','hate', 'okay'],
'des2': ['cheeeee','die', 'of','bore','sad']})
df1 = pd.DataFrame({ 'condition': ['good', 'bad', 'good', 'good', 'bad'],
'no': [230255, 1755, 7897, 6666, 1311],
'des': ['ant', 'flower', 'happy', 'hate','okay'],
'which no': ['1234', '5555', '3535','1359','8979']})
df2 = pd.DataFrame({ 'condition': ['bad', 'bad', 'good', 'good','good'],
'no': [46451, 448713, 210520, 65556, 8795],
'des': ['ant','flower', 'happy','hate', 'okay'],
'which no': [1234, 5555, 3535, 1359,8979]})
OUTPUT:
df date no des des2
0 16042020 230255 ant cheeeee
1 20042020 1755 flower die
2 16042020 210520 happy of
3 16042020 65556 hate bore
4 17042020 12355 okay sad
df1 condition no des which no
0 good 230255 ant 1234
1 bad 1755 flower 5555
2 good 7897 happy 3535
3 good 6666 hate 1359
4 bad 1311 okay 8979
df2 condition no des which no
0 bad 46451 ant 1234
1 bad 448713 flower 5555
2 good 210520 happy 3535
3 good 65556 hate 1359
4 good 8795 okay 8979
我的目的是在df1的“否”中搜索df的“否”，条件“条件”=“良好”，输出“其中否”，如果为真，如果为假，在df2中搜索，如果仍然为假，则输出“不匹配”
如果我使用谷歌工作表，公式如下：
df'result' = iferror(index(df1'which no', match(1,search(isnumber(df'no',df1'no')))*(df1'condition' = "good"),0)),iferror(index(df2'which no', match(1,search(isnumber(df'no',df2'no')))*(df2'condition' = "good"),0))),"NO MATCH")
RESULT:
date no des des2 **result**
0 16042020 230255 ant cheeeee 1234
1 20042020 1755 flower die NO MATCH
2 16042020 210520 happy of 3535
3 16042020 65556 hate bore 1359
4 17042020 12355 okay sad NO MATCH
在df excel文件的新列和另一个新列中，我的输出应该如下所示，该列显示数据来自哪个列表（df1/df2）
**result** **from which list**
0 1234 df1
1 NO MATCH NONE
2 3535 df2
3 1359 df2
4 NO MATCH NONE
共有1个答案
想法是先使用concat，然后只过滤good行，必要时还可以通过no通过DataFrame过滤掉重复的行。删除重复项：
df3 = pd.concat([df1, df2]).query('condition == "good"').drop_duplicates('no')
print (df3)
condition no des which no
0 good 230255 ant 1234
2 good 7897 happy 3535
3 good 6666 hate 1359
2 good 210520 happy 3535
3 good 65556 hate 1359
4 good 8795 okay 8979
然后是数据帧。通过左连接合并，并通过数据帧替换缺少的值。fillna：
df = df.merge(df3[['no','which no']], on='no', how='left').fillna({'which no':'NO MATCH'})
print (df)
date no des des2 which no
0 16042020 230255 ant cheeeee 1234
1 20042020 1755 flower die NO MATCH
2 16042020 210520 happy of 3535
3 16042020 65556 hate bore 1359
4 17042020 12355 okay sad NO MATCH
编辑：如果将参数键与数据帧一起使用。重置索引将创建新列：
df3 = (pd.concat([df1, df2], keys=('df1','df2'))
.reset_index()
.rename(columns={'level_0':'from which list'})
.query('condition == "good"'))
print (df3)
from which list level_1 condition no des which no
0 df1 0 good 230255 ant 1234
2 df1 2 good 7897 happy 3535
3 df1 3 good 6666 hate 1359
7 df2 2 good 210520 happy 3535
8 df2 3 good 65556 hate 1359
9 df2 4 good 8795 okay 8979
...然后在df3中筛选列表中的此列：
df = (df.merge(df3[['no','which no', 'from which list']], on='no', how='left')
.fillna({'which no':'NO MATCH'}))
print (df)
date no des des2 which no from which list
0 16042020 230255 ant cheeeee 1234 df1
1 20042020 1755 flower die NO MATCH NaN
2 16042020 210520 happy of 3535 df2
3 16042020 65556 hate bore 1359 df2
4 17042020 12355 okay sad NO MATCH NaN
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