填写基于来自大熊猫另一个数据帧相似的值在数据帧的列

我有两个数据框：填写基于来自大熊猫另一个数据帧相似的值在数据帧的列

df1        df2 
№ year      № year 
1 2010      373  
2 2010      374 
3 2010      375 
4 2010      376 
5 2010      ...     
... 
372 2017 
373 2017 
374 2017 
375 2017 
376 2017 
377 2017 
...       
899 2026 
900 2026 
901 2026

我需要找到从DF2列“№”中的所有值的DF1，并填写df2中的列“year”与来自df1的值。结果应该是这样的：

我试图做这样

df2['year'] = np.where(df2['№'] == df1['№'] , 'Insert value from df1['year'], '0')

我第一次尝试插入“1”，而不是一年，以检查代码工作，它给了我这样一个错误

ValueError: Can only compare identically-labeled Series objects

有什么建议吗？

来源

2017-06-30 Yana Dolyuk

我觉得需要map通过Series通过set_index创建 - 如果某个值不匹配得到NaN S：

df2['year'] = df2['№'].map(df1.set_index('№')['year'])

如果需要更换NaN s到原始值：

df2['year'] = df2['№'].map(df1.set_index('№')['year']).combine_first(df2['year'])

来源

2017-06-30 10:11:59 jezrael

你也可以这样做：'df2 ['year'] = df1.set_index（'№'）['year'] [df2 ['№']]。值' – jdehesa

@jdehesa - 是的，它也可以。但在我看来，地图更具有pandastic/pythonic。 – jezrael

填写基于来自大熊猫另一个数据帧相似的值在数据帧的列

回答

相关问题