熊猫：检查两个数据框是否匹配值，然后根据标签填写一行

Question

在大学期间，我主要使用MATLAB作为数学专业，而我的编程只是建立数学方程式和建模。 现在我一直在学习使用Python，尤其是熊猫。 我正在尝试在一个数据框的一列中搜索值，并将它们与另一个数据框的一列中的值进行匹配。 如果它们确实匹配，我希望它们给原始数据框添加标签。

例如，我有第一列员工，我想在我的第一个数据帧中找出aliceB是忙还是忙，并在col3中这样标记。

df1 = {"col1":["aliceA", "aliceB", "aliceC"], "col2":["CO", "WA", "PA"]}
df1 = pd.DataFrame(df1)
df1['col3'] = np.nan
In[]df1
Out[]: 
     col1 col2  col3
0  aliceA   CO   NaN
1  aliceB   WA   NaN
2  aliceC   PA   NaN

df2 = {'col1': ["aliceB", "aliceA", "aliceC",  "bobC", "bobB", "bobA",], 'col2': ['Busy','Non-Busy','Busy','Non-Busy','Non-Busy','Busy']}
df2 = pd.DataFrame(df2)
In[]df2
Out[]: 
     col1      col2
0  aliceB      Busy
1  aliceA  Non-Busy
2  aliceC      Busy
3    bobC  Non-Busy
4    bobB  Non-Busy
5    bobA      Busy

***Preferred Output***
Out[]: 
     col1 col2      col3
0  aliceA   CO  Non-Busy
1  aliceB   WA      Busy
2  aliceC   PA      Busy

对于此类问题，MATLAB会采用两个矩阵，并使用嵌套的for循环进行迭代以找到值。 在Python中，我做了：

for i in range(0, df2.shape[0]):
        for j in range(0, df1.shape[0]):
            if(df2.col1[i] == df1.col1[j]):
                df1.col3[j] = df2.col2[i]   

但是我得到了这个警告，我必须使用Control + C退出警告才能继续：

SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame

df1
Out[]: 
     col1 col2      col3
0  aliceA   CO  Non-Busy
1  aliceB   WA      Busy
2  aliceC   PA      Busy

从技术上讲，此代码有效，并且我的数据已填写，但是我知道这可能是解决我的问题的糟糕方法。 对于这个小例子，它并没有强迫我使用Control + C，但是当我的df1的行长为数千行时，它会强制执行。

Answer 1

简单map

df1.col3=df1.col1.map(df2.set_index('col1').col2)
df1
Out[31]: 
     col1 col2      col3
0  aliceA   CO  Non-Busy
1  aliceB   WA      Busy
2  aliceC   PA      Busy

Answer 2

使用merge ：

df1.merge(df2.rename(columns={'col2': 'col3'}), on='col1')

     col1 col2      col3
0  aliceA   CO  Non-Busy
1  aliceB   WA      Busy
2  aliceC   PA      Busy