Excel和Python，作为数据分析的主流工具，在从效率提升到数据商业化的整个过程中，都起到了重要作用。不管是在Excel中通过鼠标点选实现，亦或是利用Python通过代码实现，数据分析中的很多基础功能都是相通的。
在数据量级大跃进的今天，对于从业者来说，熟练掌握用于数据处理的编程语言非常必要，通晓两者可以更增竞争力。而借助大家最为熟悉的Excel操作，对照学习相应的Python实现，可以帮助更快理解，轻松掌握。
都说Excel关键要掌握4个核心函数（vlookup，if，sum，sumif）和1个核心功能（数据透视表），本期我们就聚焦在广受喜欢的数据透视表和VLOOKUP的操作。
数据透视表
使用数据透视表，可以快速汇总数据，进而进行进一步的分析。
例如，对于一张简单的家庭开支列表，可以基于该列表制作数据透视表
1.Excel实现
使用数据透视表，在“插入”——“数据透视表”，选中需要创建数据透视表的数据。
我们可以看到如下界面：上半部分为数据透视表中的所有字段，下半部分为数据透视表的选项，把上方的字段拖入下方对应框中即可完成数据透视表。
这里使用2018年国内上市公司管理层报酬统计数据为例，以“公司行业”为行标签，“公司组织形式”为列标签，对“年度报酬总额(万元)”数据计算平均数，得到如下分类汇总和聚合计算。
2.Python实现
Python中数据透视表的实现原理与Excel类同，使用pandas库中的pivot_table()方法。
data：要进行数据透视表操作的DataFrame对象
values：要进行值计算的列，对应Excel操作中“数值”框
index：行索引，对应Excel操作中“行标签”框
columns：列名，对应Excel操作中“列标签”框
aggfunc：设定对values要进行的计算类型
fill_value：对空值的填充值
margins：是否显示合计列
dropna：是否删除缺失值
margins_name：设置合计列的列名
当然，我们可以进行更多灵活操作，如对各类别的“前三名高管报酬总额”求中位数，对“年度报酬总额”求均值，这种对不同的值进行不同类型计算，可以通过aggfunc传入字典（键为列名，值为计算方式）来设定。
VLOOKUP
实际工作中，我们经常会需要用到查找功能，VLOOKUP很多时候是Excel用户学习的第一个查找函数，也是Excel最常使用的三个函数之一，被称为Excel中的效率之王。它应用非常广泛，比如可以将多表匹配、合并，达到对比、查漏等效果，甚至前段时间新诞生的xlookup也借着它的大名火了一把。
例如，在如下信息表中，我们可以查找到与ID号102完全匹配的姓氏，进行返回。
1.Excel实现
VLOOKUP这个名称中，v为vertical竖直的意思，lookup即为查找，它实现的是纵向按列查找，返回该列所需查询序列所对应的值。
函数表示：
即：VLOOKUP(你想要查找的内容, 要查找的范围, 包含要返回的值的区域中的列号, 返回近似或精确匹配)
这里我们继续使用2018年国内上市公司管理层报酬统计数据，需要查找指定的10家上市公司名称、年度报酬总额、前三名董事报酬总额，及前三名高管报酬总额。在Excel中，就可使用VLOOKUP函数实现，如L2的名称数据，是以J2为要进行查找的关键字，查找范围为A2:H3594，返回列数为2（表示查找范围的第2列，即“名称”），匹配模式为FALSE（表示精确匹配）而得到。
2.Python实现
Python中有多种方法可以实现该操作，推荐使用pandas库中的merge()函数，它是全功能、高性能的连接操作，在习惯上非常类似于SQL等关系数据库。
left：参与合并的左侧DataFrame
right：参与合并的右侧DataFrame
how：合并方式，为inner，outer，left，right其中之一
on：用于连接的列名，必须存在于左右两侧数据
left_on：左侧DataFrame中用作连接键的列
right_on：右侧DataFrame中用作连接键的列
left_index：将左侧的行索引用作其连接键
right_index：将右侧的行索引用作其连接键
sort：根据连接键对合并后的数据进行排序
通过how进行设置的合并方法，主要取决于merge操作的目的：
若只需要查找到指定的10家上市公司数据，则可采用左连接，以放在左侧的avgs数据为基准；
若主要想对右侧salary数据中的3593家上市公司管理层报酬数据进行分析，仅是将已有的员工人均薪酬数据加入，则可考虑使用右连接；
若想保留同时出现在左右两侧的数据，则可考虑使用内连接，取键的交集；
若想将左右两侧数据都进行保留，则可考虑使用外连接，取键的并集。
除了使用on指定连接键，我们也可将代码设置为index，通过index作为连接键进行匹配
