Question

让我们说我在熊猫中有两个数据框。一个df1包含具有其他信息的机场，而我还有另一个数据框df2，其中包含这些机场的位置（纬度，经度）。我想将df2中的适当数据分配给df1中的每一行，与遍历所有可能性相比，我该如何更优雅，更快速地做到这一点？下面是两个示例图像：

Example of df1

Example of df2

    ORIGIN  DEST    DIVERTED
0   ANC     SEA     0
1   LAX     PBI     0
2   SFO     CLT     1


        IATA    LATITUDE    LONGITUDE
  17    ANC     61.17432    -149.99619
  277   SEA     47.44898    -122.30931
  176   LAX     33.94254    -118.40807
  235   PBI     26.68316    -80.09559
  278   SFO     37.619      -122.37484
  66    CLT     35.21401    -80.94313

Answer 1

假设您有以下两个数据框：

df1：

  IATA info1 info2 info3
0  ABI   bla   bla   bla
1  ABE   bla   bla   bla

df2：

  IATA  lat  long
0  ABE   40    90
1  ABI   20   100

您可以使用以下代码合并这两个数据框：

dfNew = pd.merge(df1, df2, on='IATA', how='left')

输出：

  IATA info1 info2 info3  lat  long
0  ABI   bla   bla   bla   20   100
1  ABE   bla   bla   bla   40    90

在您的情况下，将执行以下操作：

dfNew = pd.merge(df1, df2, left_on='ORIGIN', right_on='IATA', how='left').drop('IATA', axis=1)

从另一个数据框中获取熊猫数据框中每一行的适当数据

1 个答案: