將函數應用於基於列的數據幀和基於索引的其他數據幀

Question

我想根據它們的顏色對列蘋果的值執行一些操作（例如x*apples^y ）。 相應的值位於單獨的數據框中：

import pandas as pd
import numpy as np
df1 = pd.DataFrame({'apples': [2, 1, 5, 6, 7], 'color': [1, 1, 1, 2, 2]})
df2 = pd.DataFrame({'x': [100, 200], 'y': [0.5, 0.3]}).set_index(np.array([1, 2]), 'color')

我正在尋找以下結果：

   apples        color
0  100*2^0.5      1
1  100*1^0.5      1
2  100*5^0.5      1
3  200*6^0.3      2
4  200*7^0.3      2

Answer 1

首先將DataFrame.join與默認左連接一起使用，然后使用附加列進行操作：

df = df1.join(df2, on='color')
df['apples'] = df['x'] * df['apples'] ** df['y']
print (df)
       apples  color    x    y
0  141.421356      1  100  0.5
1  100.000000      1  100  0.5
2  223.606798      1  100  0.5
3  342.353972      2  200  0.3
4  358.557993      2  200  0.3

有左連接，因此附加到df1新列應該可以工作：

df = df1.join(df2, on='color')
df1['apples'] = df['x'] * df['apples'] ** df['y']
print (df1)
       apples  color
0  141.421356      1
1  100.000000      1
2  223.606798      1
3  342.353972      2
4  358.557993      2

另一個想法是使用雙map ：

df1['apples'] = df1['color'].map(df2['x']) * df1['apples'] ** df1['color'].map(df2['y'])
print (df1)
       apples  color
0  141.421356      1
1  100.000000      1
2  223.606798      1
3  342.353972      2
4  358.557993      2

Answer 2

我認為你需要pandas.merge -

temp = df1.merge(df2, left_on='color', right_index= True, how='left')
df1['apples'] = (temp['x']*(temp['apples'].pow(temp['y'])))

輸出

       apples  color
0  141.421356      1
1  100.000000      1
2  223.606798      1
3  342.353972      2
4  358.557993      2