根据条件合并两个不同列上的两个数据框答案

【问题标题】：merging two data frames on two different columns based on condition根据条件合并两个不同列上的两个数据框
【发布时间】：2020-10-20 15:43:56
【问题描述】：

我需要在两个数据帧之间合并，但基于一个条件，因此当我尝试使用这样的 if 条件时，输出将是基于该条件的 2 个不同列上的合并数据帧

if RSRP_cal['new'] > 90 or RSRP_cal['new'] < -90 :
    RSRP_new = pd.merge(RSRP_cal , tilt ,left_on = 'int_theta',  right_on='mapped_neg_tilt_angle' ,how = 'left')
else:
    RSRP_new = pd.merge(RSRP_cal , tilt ,left_on = 'int_theta',  right_on='mapped_tilt_angle' ,how = 'left')

出现此错误：

The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

【问题讨论】：

您正在尝试将整个系列（新列中的所有“单元格”）与单个值进行比较，这就是错误的原因。如果您的条件表明 Series 中的 any 或 all 值必须介于 -90 和 90 之间才能将 Dataframes 与 int_theta 和 mapped_neg_tilt_angle ID 合并，然后使用 RSRP_cal['new '].any() > 90 或 RSRP_cal['new'].any() （如果每个值都必须在限制范围内，则为 all）。如果您只想合并满足条件的行，请改用掩码（就像在 Grzegorz 的分析器中一样）

标签： python pandas

【解决方案1】：

怎么样：

mask = RSRP_cal['new'].abs().gt(90)

RSRP_new = pd.merge(RSRP_cal.loc[mask] , tilt , /
    left_on = 'int_theta',  right_on='mapped_neg_tilt_angle' , /
    how = 'left')

RSRP_new = pd.concat([RSRP_new, /
    pd.merge(RSRP_cal.loc[~mask], tilt, /
    left_on = 'int_theta',  right_on='mapped_tilt_angle', /
    how = 'left')])

【讨论】：

【解决方案2】：

我不确定，但是如果合并参数是正确的，如果每次都有真实值（>90 或

【讨论】：

合并参数是正确的，但我的问题是，如果 RSRP 中列（新）中的值 >90 或

【解决方案3】：

这个问题似乎有点不清楚。添加更多细节肯定会有所帮助。但是现在，根据您提到的细节，您正在尝试将 RSRP_cal 与倾斜合并。根据您的说法，函数merge的用法是pd.merge，但正确的格式是，

temp = RSRP_cal.merge(tilt ,left_on = 'int_theta', right_on='mapped_neg_tilt_angle' ,how = 'left'))

让我知道它是否有效。

【讨论】：

我需要将 RSRP_cal 与倾斜合并，但基于一个条件，如果 RSRP 中的列（新）中的值 >90 或