Question

我正在尝试加入两个数据框，但无法理解Python提供的可能性。

第一个数据帧：

ID MODEL   REQUESTS ORDERS
1  Golf    123      4
2  Passat  34       5
3  Model 3 500      8
4  M3      5        0

第二个数据帧：

MODEL   TYPE  MAKE
Golf    Sedan Volkswagen
M3      Coupe BMW
Model 3 Sedan Tesla

我想要的是在第一个数据框中添加另一个名为＆＃34; make＆＃34;所以它看起来像这样：

ID MODEL   MAKE       REQUESTS ORDERS
1  Golf    Volkswagen 123      4
2  Passat  Volkswagen 34       5
3  Model 3 Tesla      500      8
4  M3      BMW        5        0

我已经查看了合并，连接和映射，但所有示例都在数据帧的末尾添加了所需的信息。

Answer 1

我认为您可以insert使用Series df2与MODEL一起使用map df2中NaN列中的某些值是df1.insert(2, 'MAKE', df1['MODEL'].map(df2.set_index('MODEL')['MAKE'])) print (df1) ID MODEL MAKE REQUESTS ORDERS 0 1 Golf Volkswagen 123 4 1 2 Passat NaN 34 5 2 3 Model 3 Tesla 500 8 3 4 M3 BMW 5 0遗失得到height: auto）：

{{1}}

Answer 2

我总是发现合并是一种简单的方法：

df1.merge(df2[['MODEL', 'MAKE']], how = 'left')

但是，我必须承认，如果您想要将新专栏称为“制作”，那么它就不会那么简短。

Answer 3

join方法的行为与VLOOKUP非常相似。它将第一个数据框中的列与第二个数据框的索引连接起来，因此您必须将MODEL设置为第二个数据框中的索引，并且只抓取MAKE列。

df.join(df1.set_index('MODEL')['MAKE'], on='MODEL')

看看documentation for join，因为它实际上使用了VLOOKUP这个词。

Answer 4

虽然不是在这种情况下，但是在某些情况下df2包含多于两列，而您只想基于特定的列将其中之一添加到df1中。这是您可能会有用的通用代码。

df = pd.merge(df1, df2[['MODEL', 'MAKE']], on = 'MODEL', how = 'left')

Python - 与VLOOKUP（Excel）类似的功能

4 个答案: