Question

df_a = pd.DataFrame(data = [[1,2,3], [1,2,3], [1,2,3], [1,2,3]], index = [['a', 'a', 'a', 'a'], ['b', 'b', 'b', 'b'] ], columns=['A', 'B', 'C'])

     A  B  C
a b  1  2  3
  b  1  2  3
  b  1  2  3
  b  1  2  3

我有系列：

df_b = pd.Series(data = [1,2,3, 4], index = [['a', 'a', 'a', 'a'], ['b', 'b1', 'b2', 'b3'] ])

a  b     1
   b1    2
   b2    3
   b3    4

我正在尝试将Series分配给DataFrame

    idx = df_a.index.intersection(df_b.index)
    df_a.loc[idx]['new_column'] = df_b.loc[idx]

但是我得到了

     A  B  C
a b  1  2  3
  b  1  2  3
  b  1  2  3
  b  1  2  3

我希望得到：

     A  B  C new_column
a b  1  2  3   1
  b  1  2  3   1
  b  1  2  3   1
  b  1  2  3   1

有什么想法吗？

Answer 1

直接分配。系列赋值默认情况下按索引对齐：

df_a['new_column'] = df_b

print(df_a)

     A  B  C  new_column
a b  1  2  3           1
  b  1  2  3           1
  b  1  2  3           1
  b  1  2  3           1

Answer 2

直接分配可能是可行的方法。如果将系列转换为数据框，也可以使用merge：

>>> df_a.join(df_b.to_frame('new_column'))
     A  B  C  new_column
a b  1  2  3           1
  b  1  2  3           1
  b  1  2  3           1
  b  1  2  3           1

通过multiindex将Series分配给DataFrame

2 个答案: