比較來自不同數據框的兩個系列，並將找到的匹配項替換為第三個系列值

Question

我的主要數據框包含一些數據，並且具有ISO國家/地區代碼alpha-2（表示兩個字母符號）中的世界國家/地區。 最終，數據框將與另一個包含世界國家/地區的ISO國家/地區代碼alpha-3（表示三個字母符號）合並。 有一些python包可以進行轉換，但是應該可以通過簡單的參考csv文件在數據框中手動進行比較和替換。

編輯：兩個數據框中的國家/地區代碼的順序不相同（有些缺失/沒有填充），這就是為什么我需要手動迭代和挑選每個符號的原因。

由於我是初學者，無法固定正確的語法，因此我陷入了代碼編寫過程。 繼續獲取：ValueError：只能比較標記相同的Series對象

我試圖獲取索引位置和值，但無法將新系列附加到原始數據幀。 我做了一個簡單的for循環來測試和可視化我想要實現的目標，請參見代碼。

# notebook magic
%matplotlib inline

# import packages
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import geopandas

# import excel data from files
# note: here the countries are in ISO 3166-1 alpha-2
joblist = pd.read_excel('joblist.xlsx', sheet_name='Joblist', header=1).reset_index(drop=True)

# load iso-countries reference file for conversion
countries = pd.read_csv('iso-countries.csv')

# load the world map dataset and remove Antartica and empty countries
# note: here the countries are in ISO 3166-1 alpha-3
world = geopandas.read_file(geopandas.datasets.get_path('naturalearth_lowres'))
world = world[(world.pop_est>0) & (world.name!="Antarctica")]

# just for testing, iterate and fetch correct value, THIS fetched value should be appended to main dataframe 
for value in world['iso_a3']:
    print('* INPUT VALUE *', value)
    print('* FETCHED VALUE *', countries['alpha-2'].loc[countries['alpha-3'] == value])

# append new iso alpha-2 value to world dataframe
# THIS IS THE LINE OF CODE I AM STUCK IN
world['iso_a2'] = countries['alpha-2'].where(world['iso_a3'] == countries['alpha-3'])   

從我的for循環中，這是我想要為一個國家實現的示例。 遍歷“世界”數據框中的ISO alpha-3系列，並為每個項目搜索“國家”數據框中並找到該項目所在的行（“ UKR”）。 然后，當我得到正確的行時，將alpha-2值（“ UA”）復制到“ world”數據框。

對於循環輸出示例：

• 輸入“公共”值*是：UKR
• 檢測值*是：232 UA
• 名稱：alpha-2，dtype：對象

Answer 1

一種方法是將countries框轉換為Series.replace()可以接受的Series。 要做到這一點，設置alpha-3列countries為指標; 這應該返回一個帶有一個索引和一列的數據幀，名為alpha-2 。 將alpha-2列（這是一個熊貓系列）傳遞給world['iso_a3'].replace() ，如下所示：

world['iso_a2'] = world['iso_a3'].replace(countries.set_index('alpha-3')['alpha-2'])