通过比较两个具有多个条件的dataFrame来获取特定的行值

Question

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我有一个看起来像这样的第一个 DataFrame df1：

Name	Location
Bob	Paris
Bob	Berlin
Alice	Paris
Alice	Miami
Toto	NYC
Bob	NYC
Mark	Berlin
Joe	Paris
...	...

然后我有第二个 DataFrame df2，它也看起来像这样：

Name	Location	Value
Alice	Paris	0.3
Bob	Paris	0.2
Bob	Berlin	0.4
Alice	Miami	0.1
Lucas	NYC	0.0
...	...	...

我想创建一个函数searchedValue()，它在新列["SEARCHEDVALUE"] 中实现我df1 的每一行，并在这两个条件下使用相应的df2["VALUE"]：

通过检查df1["NAME"] 是否在df2 and 如果df1["LOCATION"] 在我的df2 中，则返回与匹配行对应的df2 VALUE...否则返回未找到匹配项

p>

我知道我可以使用这样的东西来用我的函数来实现我的列：

df1["SearchedValue"] = df2.apply(searchedValue)

但我还没有找到构建我的功能的解决方案。

感谢您的帮助

Answer 1

数据：

df = pd.DataFrame({'Name': {0: 'Bob', 1: 'Bob', 2: 'Alice', 3: 'Alice', 4: 'Toto'},
 'Location': {0: 'Paris', 1: 'Berlin', 2: 'Paris', 3: 'Miami', 4: 'NYC'}})

df:

    Name Location
0    Bob    Paris
1    Bob   Berlin
2  Alice    Paris
3  Alice    Miami
4   Toto      NYC

df2 = pd.DataFrame({'Name': {0: 'Bob', 1: 'Bob', 2: 'Alice', 3: 'Alice', 4: 'Lucas'},
 'Location': {0: 'Paris', 1: 'Berlin', 2: 'Paris', 3: 'Miami', 4: 'NYC'},
 'Value': {0: 0.3, 1: 0.2, 2: 0.4, 3: 0.1, 4: 0.0}})

df2:

    Name Location  Value
0    Bob    Paris    0.3
1    Bob   Berlin    0.2
2  Alice    Paris    0.4
3  Alice    Miami    0.1
4  Lucas      NYC    0.0

def searchedValue(Name, Location):
    merged = df.merge(df2, on=["Name", "Location"])
    result = merged[(merged.Name == Name) & (merged.Location == Location)]
    if not result.size:
        return "No match found"
    return f"The Value is: {result['Value'].iloc[0]}"
print(searchedValue("Alice", "Paris"))
print(searchedValue("Alice", "Miami"))
print(searchedValue("Alice", "NOOOOOOOOO"))

The Value is: 0.4
The Value is: 0.1
No match found