Question

我想在两个不同的dfs中的行索引之间进行匹配，如果索引相同，我想转到第二个df，遍历它的列，如果列的值是'V'，转到第一个df，并将df的名称添加到列的值。

所以例如：

MAIN DF：

names    col1   col2   col3   total
 bbb      V      V      X      2
 ccc      V      X      X      1

DF2：

names    col1   col2   col3   total
 bbb      V      V      X      2
 zzz      X      X      V      1

所以在 MAIN DF 之后：

names    col1   col2   col3   total   totla_col1   total_col2   total_col3
 bbb      V      V      X      2          DF2          DF2         NULL
 ccc      V      X      X      1          NULL         NULL        NULL

Answer 1

您可以先names列创建dict列的索引，cols = ['col1','col2','col3'] DF2 = DF2.set_index('names')[cols].replace({'V':'DF2', 'X':np.nan}).add_prefix('total_') print (DF2) total_col1 total_col2 total_col3 names bbb DF2 DF2 NaN zzz NaN NaN DF2 df = df.join(DF2, on='names') print (df) names col1 col2 col3 total total_col1 total_col2 total_col3 0 bbb V V X 2 DF2 DF2 NaN 1 ccc V X X 1 NaN NaN NaN和set_index创建replace值。

然后add_prefix原创：

var snackbarContainer = document.querySelector('#toast');

Python Pandas匹配两个索引和列的值

1 个答案: