基於 4 個其他數據幀在 dataframe 中創建一個新列

Question

假設我們有 4 個數據框

df1(35000, 20)  
df2(12000, 21)
df3(323, 18)
df4(220, 6)

這是變得棘手的地方：

df4 was created by a merge of df3 and df2 based on 1 column.
It took 3 columns from df3 and 3 columns from df2.  (that is why it has 6 cols in total)

我想要的是以下內容：我希望在 df1 中創建一個額外的列，並為在 df1 和 df3 的特定列中具有相同值的行插入特定值。 出於這個原因，我做了以下

    df1['new col'] = df1['Name'].isin(df3['Name'])

現在，無論 df1 和 df2 的列名中的值是否相同，我的新列都填充了 True/False 值。 到目前為止一切都很好，但是我想用 df2 中特定列的值填充這個新列。 我嘗試了以下

  df1['new col'] = df1['Name'].map({True:df2['Address'],False:'no address inserted'})

但是，它會在該單元格中插入來自 df2 的所有地址值，而不是僅插入所需的 1 值。 有任何想法嗎？

我還嘗試了以下

merged = df2(df4, how='left', left_on='Name',right_on = 'First Name', indicator=True)
df1['Code'] = np.where(merged['_merge'] == 'both', merged['Address'], 'n.a.')

但我收到以下錯誤

Length of values (1210) does not match length of index (35653)

Answer 1

使用how='left' merge ，然后用fillna填充缺失值。

merged = df2(df4, how='left', left_on='Name',right_on = 'First Name', indicator=True)
merged[address_column].fillna('n.a.', inplace=True) #address column is the name or list of names of columns that you want the replace the nan's with