Pandas 使用两个数据集进行搜索替换

Question

我有一种情况，我需要根据第一列或 pandas 默认索引使用两个数据集来搜索替换值。 我的 df1 ：

  id1  id2   id3   id4
0   1    2     3    4
1   3    4     5    6

我的 df2

  id_df2
0    500
1   1000
2   2000
3   3000
4   4000
5   5000
6   6000 

最终的 df 应该是这样的：

         id1     id2      id3     id4
    0    1000    2000     3000    4000
    1    3000    4000     5000    5000

必须使用 pandas 默认索引列进行搜索，然后应在 df1 中替换 df2 中的值。

如何做到这一点？

Answer 1

使用DataFrame.replace by Series 创建选择：

df = df1.replace(df2['id_df2'])
print (df)
    id1   id2   id3   id4
0  1000  2000  3000  4000
1  3000  4000  5000  6000

如果在df2 中存在所有值和默认RangeIndex，您可以通过在numpy 中建立索引来提高性能，然后通过构造函数创建新的DataFrame：

arr = df2['id_df2'].to_numpy()[df1.to_numpy()]
print (arr)
[[1000 2000 3000 4000]
 [3000 4000 5000 6000]]

df = pd.DataFrame(arr, index=df1.index, columns=df1.columns)
print (df)
    id1   id2   id3   id4
0  1000  2000  3000  4000
1  3000  4000  5000  6000