根据第二个数据帧中的行在 Pandas 一个数据帧中设置值答案

【问题标题】：Set values in Pandas one dataframe based on rows in second dataframe根据第二个数据帧中的行在 Pandas 一个数据帧中设置值
【发布时间】：2020-10-01 16:06:45
【问题描述】：

我有两个数据框 df1 和 df2，我想在 df1 中创建一个新列并将该列中的值设置为 0，其中 df1 中的行包含在 df2 中。更具体地说：

sample_data_1 = {'col1': ['80', '8080'], 'col2': ['0.0.0.0', '143.21.7.165']}
df1 = pd.DataFrame(data=sample_data_1)

sample_data_2 = {'col1': ['80', '8080', '1', '8888'], 'col2': ['0.0.0.0', '143.21.7.165', '1', '5.5.5.5'], 'col3': ['1','2','3']}
df2 = pd.DataFrame(data=sample_data_2)



     col1          col2
0    80         0.0.0.0
1  8080    143.21.7.165

   col1          col2 col3
0    80       0.0.0.0    1
1  8080  143.21.7.165    2
2     1             1    3
3  8888       5.5.5.5    4

我想向 df1 添加一列并将这些值设置为 0，其中 df1 中的 col1 和 col2 与 df2 中的 col1 和 col2 匹配。生成的数据框应如下所示：

    col1          col2    score
0    80         0.0.0.0   0
1  8080    143.21.7.165   0

当数据框大小相同时，我可以使用 .loc 函数和逻辑与进行直接比较，但是当它们具有不同的形状时，我会出现“无法比较系列”的异常。想法？

感谢您的帮助！

【问题讨论】：

标签： python python-3.x pandas dataframe

【解决方案1】：

你可以使用df.merge:

In [2735]: df1 = df1.merge(df2, on=['col1','col2']).drop('col3',1).assign(score=0)

In [2737]: df1 
Out[2737]: 
   col1          col2  score
0    80       0.0.0.0      0
1  8080  143.21.7.165      0

【讨论】：

【解决方案2】：

如果 col1 中的条目不相同，您可以将 col1 设置为索引。准确地说：

df = df2.set_index('col1').reindex(df1.set_index('col1').index)
df['score']=0
df.reset_index(inplace=True)

【讨论】：

【解决方案3】：

通过压缩df1, df2 中的公共列来检查成员资格这将返回布尔值

使用np.where(condition, if condition, not condition)，计算你想要的输出

import numpy as np

df1['score']=np.where([x in y for x,y in zip(df1.col1,df2.col1)],0,'not available')

    col1     col2          score
0   80      0.0.0.0         0
1   8080    143.21.7.165    0

【讨论】：