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:
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')
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。
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:
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:
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。
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