如果要同时在df2的两列中同时满足两个条件,我想在df1中创建一个新的布尔列。例如:
df1:
ID Date
01234 8-23-2020
01234 8-26-2020
01235 8-24-2020
01235 9-3-2020
01236 9-1-2020
df2:
id visit
01234 8-23-2020
01235 9-3-2020
我只想让df1中的“ True”成为df2中的访问,结果如下:
df1:
ID Date In_store
01234 8-23-2020 1
01234 8-26-2020 0
01235 8-24-2020 0
01235 9-3-2020 1
01236 9-1-2020 0
我尝试过:
pos_id = df2['id'].tolist()
pos_date = df2['visit'].tolist()
for row in df:
if df1['ID'].isin(pos_id) and df1['Date'].isin(pos_visit):
df1['In_store'] = 1
else:
df1['In_store'] = 0
但是我得到: “ ValueError:系列的真值不明确。请使用a.empty,a.bool(),a.item(),a.any()或a.all()。”
我已经尝试过:
for row in df:
if df1['ID'] == df2['ID'] and df1['Date'] == df2['Date']:
df1['In_store'] = 1
else:
df1['In_store'] = 0
但是我得到: 即使将列重命名为相同的值,“ ValueError:也只能比较标记相同的Series对象”。
我想念什么? 谢谢
答案 0 :(得分:0)
这本质上是合并:
merged = df1.merge(df2, left_on=['ID','Date'], right_on=['id','visit'], how='left')
df1['In_store'] = merged['visit'].notna().astype(int)
输出:
ID Date In_store
0 1234 8-23-2020 1
1 1234 8-26-2020 0
2 1235 8-24-2020 0
3 1235 9-3-2020 1
4 1236 9-1-2020 0