根據另一個 dataframe 中的相應值更改 pandas dataframe 中的值

Question

我有兩個 pandas 數據幀。

1. 第一個（df1）有兩列：'Country'（字符串）和'Population'（int）。 每行包含一個不同的國家及其相應的人口（約 200 行）。
2. 第二個（df2）也有兩列：'Country'（字符串）和'Value'（int）。 每個國家/地區以隨機順序出現可變次數，並具有相應的值（數千行）。

我想將 df2['Value'] 中的每個值除以該行所在國家/地區的相應人口。

我的嘗試：（假設有一個名為“國家”的列表，其中包含這些數據框中的所有國家

for country in countries:
  val = df2.loc[df2['Country'] == country]['Values'] # All values corresponding to country
  pop = df1.loc[df1['Country'] == country]['Population'] # Population corresponding to country
  df2.loc[df2['Country'] == country]['Values'] = val / pop

有一個更好的方法嗎？ 也許一個不涉及 for 循環的解決方案？

謝謝

Answer 1

嘗試以下操作：

# Assuming that there are the same countries in both df    
df3 = pd.merge(df2, df1, how = 'inner' on='Country')
df3["Values2"] = df3["Values"] / df3["Population"]

Answer 2

另一種實現是在應用除法運算符之前連接兩個表。 有點像：

df2 = df2.join(df1,on='Country',how='left')
df2['Values'] = df2['Values'] / df2['Population']

Answer 3

您可以為此使用merge ：

df3 = df2.merge(df1, on='Country') # maybe you want to use how='left'
df3['Div'] = df3['Values'] / df3['Population']

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