根据索引和列值连接或合并两个 DataFrame答案

【问题标题】：Joining or merging two DataFrames based on index and column value根据索引和列值连接或合并两个 DataFrame
【发布时间】：2022-01-12 17:33:29
【问题描述】：

我有两个 DataFrames 如下：

df1 = pd.DataFrame({'Group1': [0.5,5,3], 'Group2' : [2,.06,0.9]}, index=['Dan','Max','Joe'])
df2 = pd.DataFrame({'Name' : ['Joe','Max'], 'Team' : ['Group2','Group1']})

我的目标是为考虑到“团队”列的人的姓名获得正确的值。

所以结果应该是这样的：

我尝试了合并但失败了，因为我不知道如何在这些条件下合并。

在 Python 中实现我的目标的最佳方式是什么？

【问题讨论】：

你尝试了什么？您是否搜索过其他解决方案？这个问题出现在 pandas 标签的 wiki 页面中：stackoverflow.com/questions/53645882/pandas-merging-101

标签： python pandas dataframe merge

【解决方案1】：

您可以取消堆叠df1，重置其索引，重命名列并合并Name 和Team：

out = (df1.unstack()
       .reset_index()
       .rename({'level_0':'Team', 'level_1':'Name', 0:'Value'}, axis=1)
       .merge(df2, on=['Name','Team']))

输出：

     Team Name    0
0  Group1  Max  5.0
1  Group2  Joe  0.9

【讨论】：