根据条件将数据框的一列与另一数据框连接

Question

我有2个数据帧df1和df2，如下所示：

df1：

     Name          Code          Title_num
 0  Title_1        0             TN_1234_4687
 1  Title_2        0             TN_1234_7053
 2  off_1          18301         TN_1234_1915
 3  off_2          18302         TN_1234_7068
 4  off_3          18303         TN_1234_1828

df2：

     A_Code     T_Code
 0  000000086   18301   
 1  000000126   18302   
 2  000001236   18303   
 3  000012346   18938   
 4  000123456   18910   
 5  000123457   18301

其中df2中的T_code与df1中的Code相同。 我想将df1中的Title_num列加入df2中。

例如，如果df2中的'T_Code'与df1中的'code'相匹配，我希望将df1 ['Title_num']列中的值连接到df2。 如果该值不存在，则应填充NaN。

预期输出（加入后的df2）：

    A_Code      T_Code   Title_num
 0  000000086   18301    TN_1234_1915
 1  000000126   18302    TN_1234_7068
 2  000001236   18303    TN_1234_1828
 3  000012346   18938    NaN
 4  000123456   18910    NaN
 5  000123457   18301    TN_1234_1915

为此，我将df1中的列代码重命名为“ T_code”，以便与df2上的名称匹配。 然后我运行以下代码：

 df2.merge(df1,on='T-Code',how='left')

这产生了以下错误：'T_code'＃检查重复项

现在，要注意的一件事是在df2中，重复的T_code将存在，而在df1中，Code是唯一的。 我希望df2中的Title_num值始终基于T_code值显示[检查预期输出的第5行。 T_code的值与行1]相同。

让我知道执行此操作的方法。 任何帮助深表感谢！

Answer 1

您好， 这里已经回答了这个问题。

祝你好运。

Answer 2

我最终这样做：

df2=pd.merge(df2, df1,left_on='T_Code', right_on='Code', how='left')
df2.drop(columns =['Name', 'Code'])