基于共享列的另一个 dataframe 中的列映射 pandas dataframe 中的新列

Question

因为它通常适用于 pandas 问题，很难想出一个足够简洁的标题，这样人们就可以知道我在问什么而不用太长，但希望它就足够了。 我将提供一个简化示例来说明我正在尝试做什么，因为我当前的工作数据集非常大。

考虑以下简单的 dataframe：

df = pd.DataFrame([[0, 5 ],
                   [1, 10],
                   [2, 20],
                   [0, 10],
                   [1, 0 ],
                   [2, 15]], columns = ["ID", "val"])

这将创建以下 dataframe df ：

   ID  val
0   0    5
1   1   10
2   2   20
3   0   10
4   1    0
5   2   15

我想把这个 dataframe 和 append 作为一个新列，它是另一个 dataframe 的列的映射值，我调用df_map如下所示：

df_map = pd.DataFrame([[0,10],
                       [1,20],
                       [2,30]], columns = ["ID", "new_val"])

因此，最终的 dataframe 应如下所示：

   ID  val  new_val
0   0    5       10
1   1   10       20
2   2   20       30
3   0   10       10
4   1   20       20
5   2   30       30

映射 function 应该简单地查看df中 ID 列的值，并根据df_map中给出的值分配一个新列

可能这可以通过 pandas 中的.groupby和.map函数的组合来完成，但我还没有弄清楚如何。

任何提示将非常感谢。

Answer 1

您可以使用Series.map ：

df['new_val'] = df.ID.map(df_map.set_index('ID').squeeze())

Output

   ID  val  new_val
0   0    5       10
1   1   10       20
2   2   20       30
3   0   10       10
4   1    0       20
5   2   15       30

请注意， df_map.set_index('ID').squeeze() 的挤压将 DataFrame 转换为系列。