Python 根据条件将值从行复制到另一个数据帧

发布于11月13日

在我的数据帧(DF)中，我需要:

对于"列A"中的值==是的所有行
‘Column B’中的值应为:
- 行的数据帧‘df2’中‘列E’的值，其中‘df2’‘列D’==‘df’‘列C’

目前我有这个:

df.loc[df['Column A'] == 'Yes', 'Column B'] = df2.loc[(df2['Column D'] == df['Column C']), 'Column E']

但是，这会导致:

ValueError: Can only compare identically-labeled Series objects

我的数据帧示例:

df:
Column A   Column B   Column C
Yes                   2554072
No                    2557766
No                    261191
Yes                   2600355
Yes                   2601388
...                   ...

df2:
Column D  Column E
2554072   8
2601388   4
2604142   6
...       

Required results:
df:
Column A   Column B   Column C
Yes        8          2554072
No                    2557766
No                    261191
Yes        NoMatch    2600355
Yes        4          2601388
...                   ...

我try 将所有这些列中的值更改为字符串，并在列C中填充NaN值，但是ValueError是持久的.有什么建议吗？

推荐答案

你可以用map和where进行掩码:

df['Column B'] = (df['Column C']
                  .map(df2.set_index('Column D')['Column E'])
                  .where(df['Column A'].eq('Yes'))
                 )

或者，使用boolean indexing:

m = df['Column A'].eq('Yes')
df.loc[m, 'Column B'] =  (df.loc[m, 'Column C']
                          .map(df2.set_index('Column D')['Column E'])
                         )

示例:

# df
  Column A Column C
0      Yes        A
1       No        B
2      Yes        C
3       No        D
4      Yes        E
5       No        F

# df2
  Column D  Column E
0        D         0
1        E         1
2        F         2
3        A         3
4        B         4
5        C         5

# Output
  Column A Column C  Column B
0      Yes        A       3.0
1       No        B       NaN
2      Yes        C       5.0
3       No        D       NaN
4      Yes        E       1.0
5       No        F       NaN

Python 根据条件将值从行复制到另一个数据帧

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导入错误：无法导入名称'；操作'；