Question

我想知道如何将pandas loc与多个数据框一起使用。我有三个数据框，需要过滤这些值（请注意，所有数据框的行数都不同）。

例如，我现在的代码很慢，看起来像这样：

    df1['score'] = None
    df1['complited_activities'] = 0
    for i in range(len(df1)):
        values = df_enrollment.iloc[i]
        for j in range(len(df2)):
            df2_values = score_df.iloc[j]
            if values['fild_16'] == score_values['user_id'] and values['fild_15'] == score_values['course_id']:
                df1.iloc[i, df1.columns.get_loc('score')] = score_values['progress_score']
        for k in range(len(df3)):
            sub_values = df3.iloc[k]
            if values['fild_16'] == sub_values['user_id']:
                df1.iloc[i, df1.columns.get_loc('complited_activities')] = sub_values['count']

在这里您可以看到，程序首先从df1 dataframe（values变量）获取行。之后，它从df2数据帧中获取一行并检查此语句（values ['fild_16'] == score_values ['user_id']和values ['fild_15'] == score_values ['course_id']）。如果语句为true，则使用iloc设置列分数的值。对df3进行相同的处理后

如果没有使用loc这样的循环，我如何做到这一点？

df1
fild_16, fild_15, score, complited_activities
1,         14,      0          None
2,         15,      0          None
3,         16,      0          None
4,         17,      0          None
df2
user_id, course_id
15          14
2           15
3           16
df3
user_id,   score
135         145
2           42
4           412

Expected output:
fild_16, fild_15, score, complited_activities
1,         14,      0          None
2,         15,      1          42
3,         16,      1          None
4,         17,      0          412

In df1 fild_16 is user_id, fild_15 - course_id

谢谢

熊猫具有多个数据框

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