我有一个看起来像这样的表:
p_id val p2_id
0 P1 1 P2
1 P2 2 P3
2 P3 3 P2
3 P4 4 P3
4 P5 5 P1
我想为val
中的每个ID获取与p_id
相对应的p2_id
,就像这样:
p_id val p2_id val2
0 P1 1 P2 2
1 P2 2 P3 3
2 P3 3 P2 2
3 P4 4 P3 3
4 P5 5 P1 1
我尝试将数据框合并到自身,如下所示:
import pandas as pd
dfa = pd.DataFrame({'p_id': ['P1', 'P2', 'P3', 'P4', 'P5'],
'val': [1,2,3,4,5],
'p2_id': ['P2', 'P3', 'P2', 'P3', 'P1'],
})
pd.merge(dfa, dfa.drop(columns='p2_id').rename(columns={'p_id':'p2_id'}), on='p2_id', how='left')
但是,这似乎是一种骇人听闻的方法。是否有内置方法或此类操作的名称?
答案 0 :(得分:1)
使用map
df['val2'] = df.p2_id.map(df.set_index('p_id').val)
p_id val p2_id val2
0 P1 1 P2 2
1 P2 2 P3 3
2 P3 3 P2 2
3 P4 4 P3 3
4 P5 5 P1 1