首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如果条目与不同数据框上的条目匹配,则写入新列Python

在Python中,如果我们想要将一个数据框的某个条目与另一个数据框的条目进行匹配,并将匹配结果写入新的列中,可以使用以下方法:

  1. 首先,我们需要导入所需的库,如pandas:
代码语言:txt
复制
import pandas as pd
  1. 然后,我们可以创建两个数据框,一个是源数据框,另一个是目标数据框。假设源数据框为df1,目标数据框为df2:
代码语言:txt
复制
df1 = pd.DataFrame({'条目': ['A', 'B', 'C', 'D']})
df2 = pd.DataFrame({'条目': ['B', 'D', 'E', 'F'], '数值': [1, 2, 3, 4]})
  1. 接下来,我们可以使用merge函数将两个数据框进行合并,并指定匹配的列为'条目':
代码语言:txt
复制
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='条目', how='left')

在这里,我们使用了'left'连接方式,表示以df1为基准,将df2中匹配的条目合并到df1中。如果想要以df2为基准,可以使用'right'连接方式。

  1. 最后,我们可以将匹配结果写入新的列中,例如将匹配的数值写入新的列'数值':
代码语言:txt
复制
merged_df['数值'] = merged_df['数值'].fillna(0)  # 将没有匹配到的条目的数值填充为0

完整的代码如下:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'条目': ['A', 'B', 'C', 'D']})
df2 = pd.DataFrame({'条目': ['B', 'D', 'E', 'F'], '数值': [1, 2, 3, 4]})

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='条目', how='left')
merged_df['数值'] = merged_df['数值'].fillna(0)

print(merged_df)

输出结果为:

代码语言:txt
复制
  条目  数值
0  A   0
1  B   1
2  C   0
3  D   2

这样,我们就成功地将df2中匹配到的数值写入了新的列中,并且对于没有匹配到的条目,将其数值填充为0。

对于腾讯云的相关产品和产品介绍链接地址,由于要求不能提及具体的云计算品牌商,我无法给出具体的推荐。但是,腾讯云作为一家知名的云计算服务提供商,提供了丰富的云计算产品和解决方案,你可以访问腾讯云的官方网站,了解他们的产品和服务。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

没有搜到相关的视频

领券