如何参照其他数据框架制作新的大熊猫栏
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提问于 2018-08-22 16:52:41
输入：
df1=pd.DataFrame({
"BusId":['abc1','abc2','abc3'],
"Fair Increase":[2,3,5]
})
df2=pd.DataFrame({
'BusId':['abc1','abc2','abc3','abc4','abc5'],
"Fair":[5,6,7,8,9]
})只需要计算BusId在df1 on df2中。
在df2中计算增加的公平公平+ df1中的公平增长
预期产出：
BusId Fair Increased Fair
abc1 5 7
abc2 6 9
abc3 7 12回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2018-08-22 17:00:08
可以使用df.merge合并df2和df2，创建新列Increased Fair并删除旧列Fair Increase
>>> df3 = df2.merge(df1).set_index('BusId')
>>> df3['Increased Fair'] = df3['Fair'] + df3['Fair Increase']
>>> del df3['Fair Increase']
>>> df3
Fair Increased Fair
BusId
abc1 5 7
abc2 6 9
abc3 7 12Stack Overflow用户
发布于 2018-08-22 17:18:53
您可以在字典查找中使用map。
m = dict(df2.values)
df1.assign(**{'Increased Fair': df1.BusId.map(m) + df1['Fair Increase']})
BusId Fair Increase Increased Fair
0 abc1 2 7
1 abc2 3 9
2 abc3 5 12页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/51971688
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