如何在 pandas 中的 2 个不同数据帧的 3 列中找到匹配值，并在条件为真时执行操作

Question

我有 2 个数据框。 Df1 看起来像这样

df2 看起来像这样

我想比较这两个数据框中的三列，即 Application_ID、任务类型和任务类别。 如果这 3 列值匹配的行（在上面的屏幕截图中，这些列值确实匹配），我想在 df1 中创建一个名为 Task_ID 的列并将其分配给 df2 中的 Task_ID 值。

换句话说，如果匹配，df1 的 Task_ID = 1234（因为 df2 的 Task_ID 是 1234）。 我该怎么做呢？ 欢迎任何帮助。 提前致谢。

Answer 1

我没有测试它，因为我没有您提供的示例数据集，但是这是我使用pd.merge的解决方案：

pd.merge(df1, df2[['Application_ID', 'Task Type', 'Task Category', 'Task_ID']], 
         on=['Application_ID', 'Task Type', 'Task Category'], how='left')

希望它有效！

Answer 2

尝试这样的事情：

df1 = pd.DataFrame({
    'Overal PIA Status': ['In Progress'],
    'Task Type': ['Privacy Monitoring'],
    'Task Category': ['PIA Monitoring'],
    'Due Date': ['9/30/2022'],
    'Custodian': ['asdfghjkl'],
    'Application_ID': [1234]
})

df2 = pd.DataFrame({
    'Task Type': ['Privacy Monitoring'],
    'Task Category': ['PIA Monitoring'],
    'Task Title': ['Application PIA Not Started'],
    'Due Date': ['9/24/2022'],
    'Task Owner': ['asdfghjkl'],
    'Application_ID': [1234],
    'Task_ID': [5678]
})

df1['Task_ID'] = [
    df2['Task_ID'][i]
    if set(df2[['Application_ID', 'Task Type', 'Task Category']].iloc[i])
    == set(df2[['Application_ID', 'Task Type', 'Task Category']].iloc[i])
    else None
    for i in range(len(df1))
]

print(df1)

Output：

  Overal PIA Status           Task Type   Task Category   Due Date  Custodian  Application_ID  Task_ID
0       In Progress  Privacy Monitoring  PIA Monitoring  9/30/2022  asdfghjkl            1234     5678