如果 pandas 数据框的第一列不匹配，则加入第二列答案

【问题标题】：Join on a second column if there is not a match on the first column of a pandas dataframe如果 pandas 数据框的第一列不匹配，则加入第二列
【发布时间】：2021-01-30 15:05:51
【问题描述】：

如果 pandas 数据框 (Python 3.x) 的第一列不匹配，我需要能够匹配第二列。

例如


table_df = pd.DataFrame ( {
                    'Name': ['James','Tim','John','Emily'],
                    'NickName': ['Jamie','','','Em'],
                    'Colour': ['Blue','Black','Red','Purple']                          
                          })

lookup_df = pd.DataFrame ( {
                    'Name': ['Tim','John','Em','Jamie'],
                    'Pet': ['Cat','Dog','Fox','Dog']   
                    })

table_df

        Name    NickName    Colour
0       James   Jamie        Blue
1       Tim                  Black
2       John    Red
3       Emily   Em           Purple

lookup_df

    Name    Pet
0   Tim     Cat    
1   John    Dog
2   Em      Fox
3   Jamie   Dog

我需要的结果：

    Name    NickName    Colour  Pet
0   James   Jamie       Blue    Dog
1   Tim                 Black   Cat
2   John                Red     Dog
3   Emily   Em          Purple  Fox

在 Name 列上匹配，如果没有匹配到 Nickname 列，我尝试了很多不同的方法，包括：

pd.merge(table_df,lookup_df, how='left', left_on='Name', right_on='Name')
if Nan -> pd.merge(table_df,lookup_df, how='left', left_on='NickName', right_on='Name')

但它不能满足我的需要，我想避免嵌套循环。有没有人知道如何做到这一点？非常感谢任何反馈。

谢谢！

【问题讨论】：

只需执行两次merge，一次在Namw，另一次在NickName

标签： python-3.x pandas dataframe join concat

【解决方案1】：

您可以在Name 上map 和fillna 在NickName 上：

s = lookup_df.set_index("Name")["Pet"]

table_df["pet"] = table_df["Name"].map(s).fillna(table_df["NickName"].map(s))

print (table_df)

    Name NickName  Colour  pet
0  James    Jamie    Blue  Dog
1    Tim            Black  Cat
2   John              Red  Dog
3  Emily       Em  Purple  Fox

【讨论】：