如何將列添加到 dataframe 中，其值取決於另一個 dataframe？

Question

我正在使用兩個數據框：

Dataframe1 看起來像：

用戶（索引）	蘋果	香蕉
皮特	4	2
薩拉	5	10
卡拉	4	2
湯姆	3	3

Dataframe2 看起來像：

指數	用戶
1	皮特
2	薩拉

我想在 dataframe1 中創建一個新的 boolean 列，如果用戶在 dataframe 2 中，這是真的。所以 output 看起來像：

用戶	蘋果	香蕉	新專欄
皮特	4	2	真的
薩拉	5	10	真的
卡拉	4	2	錯誤的
湯姆	3	3	錯誤的

我嘗試使用 lambda function 但沒有走得很遠。

Answer 1

這是一個簡單的方法。

df = df.reset_index()
df2['new_column']=True

df = pd.merge(df, df2, left_on='user', right_on='user', how = 'left')
df.new_column.fillna(False, inplace=True)

Answer 2

您可以利用df.merge的indicator參數。 然后使用df.replace ：

In [598]: x = df1.merge(df2['user'], left_on='user (index)', right_on='user', how='left', indicator='new column').replace({'both': True, 'left_only':False}).drop('user', 1)

In [599]: x
Out[599]: 
  user (index)  apples  bananas  new column
0         Pete       4        2        True
1         Sara       5       10        True
2         Kara       4        2       False
3          Tom       3        3       False

或者：

為了獲得更好的性能，請使用Series.map而不是df.replace ：

In [609]: y = df1.merge(df2['user'], left_on='user (index)', right_on='user', how='left', indicator='new column').drop('user', 1)

In [611]: y['new column'] = y['new column'].map({'both': True, 'left_only':False})

In [612]: y
Out[612]: 
  user (index)  apples  bananas new column
0         Pete       4        2       True
1         Sara       5       10       True
2         Kara       4        2      False
3          Tom       3        3      False