Question

我有两个数据框：

pd.DataFrame(data={'col1': ['a', 'b', 'a', 'a', 'b'], 'col2': ['c', 'c', 'd', 'd', 'c'], 'col3': [1, 2, 3, 4, 5, 1]})
   col1 col2  col3  
0    a    c     1   
1    b    c     2   
2    a    d     3   
3    a    d     4   
4    b    c     5   
5    h    i     1
pd.DataFrame(data={'col1': ['a', 'b', 'a', 'f'], 'col2': ['c', 'c', 'd', 'k'], 'col3': [12, 23, 45, 78]})
    col1 col2  col3 
0    a    c     12  
1    b    c     23  
2    a    d     45
3    f    k     78

，我想根据第二列中的col1和col2的值在第一列中建立一个新列。那是新的东西：

pd.DataFrame(data={'col1': ['a', 'b', 'a', 'a', 'b'], 'col2': ['c', 'c', 'd', 'd', 'c'], 'col3': [1, 2, 3, 4, 5],'col4' : [12, 23, 45, 45, 23]})
    col1 col2  col3  col4
0    a    c     1    12
1    b    c     2    23
2    a    d     3    45
3    a    d     4    45
4    b    c     5    23
5    h    i     1    NaN

我该怎么做？

请注意：）

编辑：建议在Adding A Specific Column from a Pandas Dataframe to Another Pandas Dataframe主题中寻找答案，但这不是同一问题。

在这里，不仅ID不存在，因为它在col1和col2中被分割，而且最重要的是，尽管ID在第二个数据帧中是唯一的，但在第一个数据帧中却不是唯一的。这就是为什么我认为合并或联接都不能解决这个问题的原因。

Edit2 ：此外，df1中的对col1和col2可能不存在于df2中，在这种情况下，col4中将等待NaN，而df1中可能不需要df2的对col1和col2 。为了说明这些情况，我在df1和df2中都添加了一些行，以显示在最坏情况下的情况。

Answer 1

您也可以像使用map

In [130]: cols = ['col1', 'col2']

In [131]: df1['col4'] = df1.set_index(cols).index.map(df2.set_index(cols)['col3'])

In [132]: df1
Out[132]:
  col1 col2  col3  col4
0    a    c     1    12
1    b    c     2    23
2    a    d     3    45
3    a    d     4    45
4    b    c     5    23

从另一个数据框的值填充pandas数据框的新列

1 个答案: