如果满足条件，则迭代两个不同的数据帧并填充一列的函数答案

【问题标题】：Function to iterate two different dataframes and fill a column if condition is met如果满足条件，则迭代两个不同的数据帧并填充一列的函数
【发布时间】：2021-08-08 04:14:12
【问题描述】：

我是使用 python 编写函数的新手，希望能在这方面提供一些帮助：

问题陈述：

我有两个数据框 - df1 和 df2。两个数据帧都有一个共享列（我们称之为Name），但数据帧的长度不同。如果名称存在于df2 中，我需要编写一个函数来填充df1 中的值。

>>> df1
Name 1 2 3
A
B
C
D

>>> df2
Name
B
D

在 df1 的第 3 列中输入的值 = YES

New df1
Name 1 2 3
A        
B         YES
C
D         YES

到目前为止我对该功能的尝试：

def fillerfunc(df1, df2, Index_Column, value):
    for i, row in df1.iterrows():
        df1.iloc[i,Index_Column] = np.select([df1['Name'].isin(df2)], value, np.nan)

希望将其实现为：

df1['3'] = fillmodel(df1, df2, 3, YES)

ValueError: Must have equal len keys and value when setting with an iterable

我了解该错误可能与 df1 & df2 的长度不同。但我认为我的功能在其他方面也是错误的。帮助和指点让我可以学习如何做到这一点会很棒！

谢谢！

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe function for-loop

【解决方案1】：

您可以使用布尔索引来做到这一点。

df1.loc[df1.Name.isin(df2.Name), '3'] = 'Yes'

或者，如果您的列 3 是数字列名：

df1.loc[df1.Name.isin(df2.Name), 3] = 'Yes'

【讨论】：

谢谢詹姆斯！我在我的代码中做了一个小的修改 - 使用 iloc 而不是 loc 因为我想使用 '3' 作为列的索引。