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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:
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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:
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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':
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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':
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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:

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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:

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  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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