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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

Excel 中的 vlookup 函数有一个模糊查找选项，其内在原理为二分法查找，在 pandas 中同样有一样功能的方法。

场景

如下某物资取货记录：

左表为取货登记，有登记时间和数量
右表为批次库存数量
出库规则为按批次从小到大优先出库，也就是说，批次1被取完，才会取批次2，以此类推
现在希望把左表每个人取货记录标记是哪个批次

问题类似匹配查找，是一种模糊匹配，比如 30 不是直接匹配 30 对应的记录，而是匹配到高于30最近的点(批次表的第一个点50)

Excel解决方法

首先要知道每个人取货之前已经累计被拿了多少数量：

通过简单的固定地址，直接使用 sum 函数即可
第一行的记录比较特殊，这里简单处理，直接手工填充0(复杂处理就会sum公式变复杂一点)

同样道理，处理批次表：

注意把公式写在表的左方，方便后续处理(别跟我说 vlookup 配合数组公式可以右往左匹配，非常讨厌无关逻辑嵌套一起的东西)

现在可以直接使用 vlookup 了：

注意最后一个参数是1，模糊查找
这里有个前提是，右表的数值列必须为升序，否则结果可能出乎意料

pandas解决方法

pandas 中的做法基本上每一句代码就对应 Excel 中的一个操作：

行1、2：加载数据，不多说
行4、5：对2个表排序。这其实是很关键一步，上面 Excel 操作中省去了这2个操作
行7、8：对应 Excel 中的求出"累计列"的操作
行10：pd.cut 相当于模糊查找的 vlookup 。但是这方法比 vlookup 麻烦，每个区间的分割点必需比区间要多1个数量(这符合数据分段逻辑，但不方便数据表操作)
所以在参数 bins 里面，我们特意添加一个比较大的数 1000 上去
参数 right=False ，是让边界值归左边界处理。比如数量50，是属于批次1，而不是批次2

针对上述说的 pd.cut 的缺点，我们可以自定义一个函数，简化操作：

把数据源(参数 x)的总和添加到分段点(参数 bins)中即可
为了让其行为默认与 Excel vlookup 一致，把参数 right 默认值设置为 False

现在调用就清晰很多了：

有没有想过直接往 pandas 库中添加一个属于自己的方法 vlookup 呢？真的可以做到，在我的 pandas 专栏后期将会详细讲解工程化扩展，想打造属于自己的 pandas 不是问题。

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