如何比较另一列数据帧中的一列值是否可用，并提取第二列数据帧的另一列（如果存在）

Question

我有两个数据帧，如下所示-

df1_data = {'id' :{0:'101',1:'102',2:'103',3:'104',4:'105'},
        'sym1' :{0:'abc',1:'pqr',2:'xyz',3:'mno',4:'lmn'},
        'a name' :{0:'a',1:'b',2:'c',3:'d',4:'e'}}
df1 = pd.DataFrame(df1_data)
print df1

df2_data = {'sym2' :{0:'abc',1:'xxx',2:'xyz'},
            'a name' :{0:'k',1:'e',2:'t'}}
df2 = pd.DataFrame(df2_data)
print df2

我想检查在df1中的sym1是否存在于df2的sym2列中，如果存在，我想提取该行的名称，并将其添加到df1中作为新的列new_col。

为此，我尝试了下面的代码片段，它也在工作，但对于我的长数据帧，它不工作。我面临以下错误和警告消息-

pandas.core.indexing.IndexingError: Unalignable boolean Series key provided
UserWarning: Boolean Series key will be reindexed to match DataFrame index.

代码片段-

df1['root'] = df2[df1['sym1'].isin(df2.sym2)]['a name']
print df1

如何从df2中获取这些名称列，并在df1中为特定行创建新的列？

Answer 1

您描述的是一个典型的合并操作。在您的特定情况下，有两个不同的数据帧共享一个标识符列（sym1和sym2），这两个数据帧将属于一起的对应行（或标识）对齐。您只需合并这些标识符列：

>>> to_merge = df2.rename(columns={"a name": "new_col"}) # rename to desired column name
>>> df_merged = pd.merge(df1, to_merge, how="left", left_on="sym1", right_on="sym2")

>>> print(df_merged)

    a name      id     sym1      new_col    sym2
0      a        101     abc        k        abc
1      b        102     pqr        NaN      NaN
2      c        103     xyz        t        xyz
3      d        104     mno        NaN      NaN
4      e        105     lmn        NaN      NaN

有关更多信息，请参见熊猫合并文档。