Python Pandas类Vlookup实现：找出等级变更的商品编号

• 先通过merge合并两个DataFrame，以article number为匹配键：

  import pandas as pd
  
  # inner模式只保留两个表都有的商品编号；outer模式保留所有商品编号
  merged_df = pd.merge(df1, df2, on='article number', how='inner')
  

• 筛选出等级不一致的商品编号：

  # 对比等级列，提取不等的行对应的商品编号
  diff_articles = merged_df[merged_df['current tier'] != merged_df['updated tier']]['article number']
  
  # 转成列表输出结果
  print(diff_articles.tolist())
  

• 特殊情况处理：如果需要包含仅在单个表中存在的商品（即其中一个等级缺失），改用outer模式并补充空值判断：

  merged_df = pd.merge(df1, df2, on='article number', how='outer')
  # 筛选等级不等或任一等级为空的情况
  diff_articles = merged_df[
      (merged_df['current tier'] != merged_df['updated tier']) 
      | merged_df['current tier'].isna() 
      | merged_df['updated tier'].isna()
  ]['article number']
  

• 注意事项：如果等级列数据类型不一致（比如一个是数字、一个是字符串），先统一类型再对比：

  merged_df['current tier'] = merged_df['current tier'].astype(str)
  merged_df['updated tier'] = merged_df['updated tier'].astype(str)
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ionic