我的目标是让大熊猫相当于下面的R代码里面的:熊猫/ Python的等效复ifelse比赛中的R
df1$String_1_check = ifelse(df1$String_1 == df2[match(df1$String_2, df2$String_2), 1], TRUE, FALSE)
如果DF1的列STRING_1的第n行的值等于第一列df2的第n列第2行与df2的第2个字符串匹配,则在新列中为True,否则为String_1_check中的False。
df1在String_1和String_2中有许多相同值的实例,并且df2仅在String_1中具有每个可能值的一个实例。 String_3不是唯一的。与这些样品dataframes:
df1 = pd.DataFrame({'String_1': ['string 1', 'string 1', 'string 2', 'string 3', 'string 1'], 'String_2': ['string a', 'string a', 'string b', 'string a', 'string c']})
df2 = pd.DataFrame({'String_3': ['string 1', 'string 2', 'string 3'], 'String_2': ['string a', 'string b', 'string c']})
String_1 String_2
0 string 1 string a
1 string 1 string a
2 string 2 string b
3 string 3 string a
4 string 1 string c
String_3 String_2
0 string 1 string a
1 string 2 string b
2 string 3 string c
所需的输出将是:
String_1 String_2 String_1_check
0 string 1 string a True
1 string 1 string a True
2 string 2 string b True
3 string 3 string a False
4 string 1 string c False
我试图np.where
,isin
,pd.match
(废弃),但还没有找到一个解决方案。
这最终为我的真实数据情况提供了最好的工作。谢谢! –