有条件地用不同df的值填充熊猫df的列

Question

我有两个不同形状的df。一个包含单词及其频率，另一个包含单词及其引理。

第一个df总是将一个单词映射到一个频率，第二个df将许多单词映射到一个引理（多次）。例如：

DF1：

  word  frequency
    de   33504559
   que   32700217
    no   28263302
     a   21978600
    la   21249418

和df2：

     lemma       word
   zurullo   zurullos
  zurupeto  zurupetos
    zutano     zutana
    zutano    zutanas
    zutano    zutanos

我想将引理信息添加到df1，通过搜索df1的每个单词，将其与df2中的单词进行比较，并从df2中提取引理信息以将其添加回df1。

对于df1中的值是否始终相同，有一些有用的答案，但由于我想对每一行中包含不同单词的行执行此操作，因此我不确定如何继续。（我检查了“合并和连接文档”部分，但重新显示时比以前更加混乱…）

仅在python中，我会使用循环，例如：

new_df = dict()
# assuming all dfs are dicts
for w, f in df1.items():
    if w in df2.keys():
        new_df[w] = (df2[w], f)

我们很乐意通过熊猫数据帧操作了解更多信息。

Answer 1

试试这个：

df1.merge(df2, how='left', on='word')