将一列与另一个数据帧列匹配，并从第二个数据粘贴值-Python

Question

我有两个数据帧，一个包含数据，第二个包含代码及其解码值。我想将df1[代码]与df2[代码]匹配，并将df2[值]粘贴在df1中。需要注意的是，我的第二个数据帧包含代码和值一次，基本上是一张代码和值，但在第一个数据帧中，代码是重复的，因此将粘贴的值列应该代表每次代码出现在df1[代码]列中时的值。

我需要：

基本上是从第二个数据帧转换一个数据帧中的代码。

Answer 1

使用地图记录如何：

map_dict = dict(zip(df2['code'], df2['value']))
df1['value'] = df1['code'].map(map_dict)

Answer 2

假设你的数据帧如下：

df1
   code     something  some_number
0   210  SOMETHING_28     0.206017
1   913  SOMETHING_36     0.810195
2   210  SOMETHING_18     0.258638
3  None             a     0.000000

df2
   code     value
0   210  VALUE_01
1   590  VALUE_02
2   614  VALUE_03
3   696  VALUE_04
4   913  VALUE_05

然后，您可以使用merge，根据需要更改code列的类型（例如，如果它是字符串）：

df1.code = df1.code.map(lambda x: np.int64(x) if x else np.nan).astype('Int64')
df2.code = df2.code.astype('Int64')
merged_df = df1.merge(df2, on='code', how='left')

你会得到：

   code     value
0   210  VALUE_01
1   913  VALUE_05
2   210  VALUE_01
3  <NA>       NaN

下面是创建df1和df2的代码，其结构与此答案中显示的相同：

import pandas as pd
import numpy as np

codes = sorted(np.random.randint(1, 1000, 5))
values = [f'VALUE_{x:02.0f}' for x in range(1, len(codes) + 1)]

df1 = pd.DataFrame(
    data=[
        [c, f'SOMETHING_{np.random.randint(1, 50)}', np.random.random()]
        for c in np.random.choice(codes, 3)
    ],
    columns=['code', 'something', 'some_number']
)

df2 = pd.DataFrame(
    data=list(zip(codes, values)),
    columns=['code', 'value']
)