Python Dataframe 根据另一列的值向新列添加值

Question

实现这种情况的最短方法是什么::

Dataframe1：（Dataframe1 Column A 有额外的值，因此我不能简单地执行 df2["Column C"] = df["Column B"]）

A列	B列
单元格 1	值 2
小区w	值 8
单元格 3	值 4

条件：在 Dataframe1 的 B 列中的 Dataframe2 的第 C 列（新列）插入值，其中 Dataframe1“Cell 1”中的列 A 的值与 Dataframe2“Cell 1”中的 X 列的值相匹配

Dataframe2 初始：（只有 X 列和 J 列）

X列	J栏
单元格 1	数据 c
单元格 3	数据f

Dataframe2 Final：（只有 X 列和 J 列，现在有符合上述条件的列 C）

X列	J栏	专栏C
单元格 1	数据 c	值 2
单元格 3	数据f	值 4

for key, value3 in df['Column A'].iteritems():
        value2 = datetime.datetime.strptime(value3, '%m/%d/%Y').strftime('%Y-%m-%d')
        value2 = str(value2)
        for key2, value4 in df2['Column X'].iteritems():
            sep = ' '
            value = str(value4)
            stripped = value.split(sep, 1)[0]
            if value2 == stripped:
                x = df[df['Column A']==value3]['Column B'].values[0]
                df2['Column C'][key2] = x

Answer 1

您可以使用merge来获得所需的结果。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Col A':['Cell 1','Cell 3'],'Col B':['Cell 2','Cell 4']})
df1 = pd.DataFrame({'Col X':['Cell 1','Cell 3'],'Col Y':['Cell c','Cell F']})
df2 = df1.merge(df,left_on='Col X',right_on='Col A',how='inner') 
df2

在此之后你可以操作数据（删除额外的列，重命名列）但是如果 df['Col A'] = df1['Col X] 这将帮助你将 'Col B' 放入 df1

Answer 2

这就是使用DataFrame.join(...)操作的方法。 您确实也可以使用DataFrame.merge(...)方法。

import pandas as pd

# definition of the dataframes
df = pd.DataFrame(columns=["A", "B"])
df.A = [1, 2, 3]
df.B = ["b1", "b2", "b3"]

df2 = pd.DataFrame(columns=["X"])
df2.X = [1, 3]

# join operation
df2_final = df2.set_index("X").join(df.set_index("A")).reset_index()

哪些输出：

   X   B
0  1  b1
1  3  b3