如何通过条件查找其他 Pandas DataFrames 中的值来填充 pandas 列

Question

我试图通过在其他 DataFrames 中查找值来填充 pandas 列，查找 DataFrame 和列由源数据框中列的内容决定。

这是一个使用 3 个 DataFrame 的示例：

来源_df：

类型	代码	列_x	描述
ID	123456	废话
		废话	代码345
CI	Name_of_thing1	废话2
抄送	65874	胡说八道
ID	987654	废话

查找1：

ID	CI	col3	描述
123456	Name_of_thing1	废话	事物描述 1
987654	Name_of_other_1	废话	其他东西的描述

查找2：

抄送	事业部	描述
65874	金融	说明哈哈哈哈
流行音乐45	销售量	另一个描述

如果可能的话，我想避免使用 for 循环和 if 语句的组合迭代源 DF 的行，但使用 for 循环和 if 语句这是我想要实现的（下面的示例代码旨在作为一种伪代码而不是 100% 正确的 python 代码）：

for row in source_df:
   if source_df['Type'] == 'ID':
      source_df['col_new'] = Lookup1[source_df.loc['row']['Code'] == Lookup1['ID']]['description']

   else if source_df['Type'] == 'CI':
      source_df['col_new'] = Lookup1[source_df.loc['row']['Code'] == Lookup1['CI']]['description']  

   else if source_df['Type'] == 'CC':
      source_df['col_new'] = Lookup2[source_df.loc['row']['Code'] == Lookup2['CC']]['description']  

   else:
      source_df['col_new'] = source_df.loc['row']['Code2']

是否有可能在没有迭代的情况下实现上述目标？

Answer 1

先将concat与DataFrame.melt一起使用，然后通过source_df左连接，如有必要，使用Series.fillna替换不匹配的值：

df = pd.concat([Lookup1.melt('description', var_name='Type', value_name='Code'), 
                Lookup2.melt('description', var_name='Type', value_name='Code')])
print (df)
                  description  Type             Code
0      Description of thing 1    ID           123456
1  Description of other thing    ID           987654
2      Description of thing 1    CI   Name_of_thing1
3  Description of other thing    CI  Name_of_other_1
4      Description of thing 1  col3             blah
5  Description of other thing  col3             blah
0       Description blah blah    CC            65874
1         Another Description    CC            pop45
2       Description blah blah    BU          finance
3         Another Description    BU            sales

df = source_df.merge(df, how='left', on=['Type','Code'])

df['description'] = df['description'].fillna(df['Description'])
print (df)
  Type            Code   Column_x Description                 description
0   ID          123456       blah      qwaszx      Description of thing 1
1  nan             nan       blah     Code345                         NaN
2   CI  Name_of_thing1      blah2      abc123      Description of thing 1
3   CC           65874  blah blah      aaaeft       Description blah blah
4   ID          987654       blah      ght567  Description of other thing