如何根據另一個 dataframe 的匹配為 dataframe 的新列添加值？

Question

我有兩個大 excel 文件的兩個數據框。 The dataframe 1 is always smaller than dataframe 2. The elements of dataframe 1 are unique while in dataframe there can be many elements repeated by ID and with the same code.

我正在嘗試向我的 dataframe 1 添加一個新列，新列是 dataframe 2 的“代碼”（如果兩個數據幀的 ID 匹配，則添加該值）。

我設法用兩個嵌套的 for 循環解決了這個問題，但是這個過程太慢了。 是否有替代方法來添加新列？

以下數據框非常小，只是為了說明示例，實際上我有大量數據和大量列。

import pandas as pd

details_1 = {'ID':['ID01', 'ID02', 'ID03', 'ID04', 'ID05'],
             'Qty': [1,2,3,4,5]}

details_2 = {'ID':['IDA01' ,'ID03', 'ID01','ID02','IDA02','IDX12' 'IDA03', 'IDA04', 'IDA05', 'ID04', 'ID05'],
             'code': ['ab','yz','acv','abc','efs','xw2','fgt','axf','ard','afd','x01']
}
 
df1 = pd.Datafrme(details_1, columns = ['ID', 'Qty'])
df2 = pd.Datafrme(details_2, columns = ['ID', 'code'])


output: print(df3)

          ID     Qty  new_code 
0         ID01    1    acv           
1         ID02    2    abc              
2         ID03    3    yz              
3         ID04    4    afd              
4         ID05    5    x01  

        

Answer 1

您可以使用.isin方法：

df3 = df1.set_index('ID')
df3['new_code'] = df2.loc[df2['ID'].isin(df1['ID'])].set_index('ID')
df3.reset_index(inplace=True)

Output：

     ID  Qty new_code
0  ID01    1      acv
1  ID02    2      abc
2  ID03    3       yz
3  ID04    4      afd
4  ID05    5      x01

Answer 2

請改用合並方法。

這是示例代碼。

df3 = pd.merge(df1, df2, on = "ID")