如果我有两个这样的数据帧:
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'Type':list('AABAC')})
df2 = pd.DataFrame({'Type':list('ABCDEF'), 'Value':[1,2,3,4,5,6]})
Type
0 A
1 A
2 B
3 A
4 C
Type Value
0 A 1
1 B 2
2 C 3
3 D 4
4 E 5
5 F 6
我想根据df2中的值在df1中添加一个列。df2只包含唯一的值,而df1有每个值的多个条目。
因此得到的df1应该如下所示:
Type Value
0 A 1
1 A 1
2 B 2
3 A 1
4 C 3
我的实际数据帧df1相当长,所以我需要一些高效的东西(我尝试了一个循环,但这需要永远)。
最佳答案
您可以使用dict
方法从df2
创建to_dict
,然后将map
结果创建到Type
列:
replace_dict = dict(df2.to_dict('split')['data'])
In [50]: replace_dict
Out[50]: {'A': 1, 'B': 2, 'C': 3, 'D': 4, 'E': 5, 'F': 6}
df1['Value'] = df1['Type'].map(replace_dict)
In [52]: df1
Out[52]:
Type Value
0 A 1
1 A 1
2 B 2
3 A 1
4 C 3
关于python - Pandas :根据其他数据框创建数据框列,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题:https://stackoverflow.com/questions/38785392/