Python Dataframe根据另一列的值向新列添加值

乘风 2年前 python 289

原文标题 ：Python Dataframe add a value to new column based on value from another column

实现这种情况的最短方法是什么::

Dataframe1：（Dataframe1 A 列有额外的值，因此我不能简单地执行 df2[“Column C”] = df[“Column B”]）

Column A	Column B
Cell 1	Valu 2
Cell w	Valu 8
Cell 3	Valu 4

条件：在 Dataframe1 的 B 列中的 Dataframe2 的 C 列（新列）插入值，其中来自 Dataframe1 ‘Cell 1’ 的列 A 的值与来自 Dataframe2 ‘Cell 1’ 的列 X 的值匹配

Dataframe2 Initial：（只有 X 列和 J 列）

Column X	Column J
cell 1	Data c
cell 3	Data f

Dataframe2 Final：（只有 X 列和 J 列，现在具有上述条件的 C 列）

Column X	Column J	Column C
Cell 1	Data c	Valu 2
Cell 3	Data f	Valu 4

for key, value3 in df['Column A'].iteritems():
        value2 = datetime.datetime.strptime(value3, '%m/%d/%Y').strftime('%Y-%m-%d')
        value2 = str(value2)
        for key2, value4 in df2['Column X'].iteritems():
            sep = ' '
            value = str(value4)
            stripped = value.split(sep, 1)[0]
            if value2 == stripped:
                x = df[df['Column A']==value3]['Column B'].values[0]
                df2['Column C'][key2] = x

原文链接：https://stackoverflow.com//questions/71599931/python-dataframe-add-a-value-to-new-column-based-on-value-from-another-column

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你可以使用amerge来达到你想要的结果。
```
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Col A':['Cell 1','Cell 3'],'Col B':['Cell 2','Cell 4']})
df1 = pd.DataFrame({'Col X':['Cell 1','Cell 3'],'Col Y':['Cell c','Cell F']})
df2 = df1.merge(df,left_on='Col X',right_on='Col A',how='inner') 
df2
```
在此之后，您可以操作数据（删除额外的列，重命名列），但这将帮助您将 ‘Col B’ 放入 df1 if df[‘Col A’] = df1[‘Col X]
2年前 0条评论

SpaceBurger 评论

这就是你可以用DataFrame.join(...)操作来做到的。您确实也可以使用DataFrame.merge(...)方法。

import pandas as pd

# definition of the dataframes
df = pd.DataFrame(columns=["A", "B"])
df.A = [1, 2, 3]
df.B = ["b1", "b2", "b3"]

df2 = pd.DataFrame(columns=["X"])
df2.X = [1, 3]

# join operation
df2_final = df2.set_index("X").join(df.set_index("A")).reset_index()

哪个输出：

   X   B
0  1  b1
1  3  b3

2年前 0条评论

Python Dataframe根据另一列的值向新列添加值

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