如何在不使用迭代的情况下从另一个 df 获取具有特定索引、列的值列表？
[英]How can I get list of values with specific index, column from another df without using iteration?
问题描述
I have two dataframes df1, df2.
我有两个数据框 df1、df2。
df1=pd.DataFrame(columns=['name','yr'])
df1.name=['a','b','c','b','d','a']
df1.yr=[2017,2016,2017,2018,2018,2019]
df2=pd.DataFrame(index=[2016,2017,2018,2019],columns=['a','b','c','d'],data= np.random.randn(4,4))
What I want is add new column 'z' with values from df2, corresponding 'name' and 'year'.我想要的是添加新列“z”，其中包含来自 df2 的值、对应的“名称”和“年份”。
iteration using for statement is not my consideration.使用 for 语句的迭代不是我的考虑。
*added) 'merge' cannot be used because matching data in df1 is in index&column of df2 *添加）不能使用“合并”，因为 df1 中的匹配数据在 df2 的索引和列中
1 个解决方案
解决方案1
0 2019-10-09 06:23:23
Use DataFrame.lookup :使用DataFrame.lookup ：
df1['z'] = df2.lookup(df1['yr'], df1['name'])
print (df1)
name yr z
0 a 2017 -0.578600
1 b 2016 0.997345
2 c 2017 -2.426679
3 b 2018 -0.866740
4 d 2018 -0.094709
5 a 2019 1.491390
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