如何基于另一个 DataFrame 中的列在 Pandas DataFrame 中创建新列？答案

【问题标题】：How to create a new column in a Pandas DataFrame based on a column in another DataFrame?如何基于另一个 DataFrame 中的列在 Pandas DataFrame 中创建新列？
【发布时间】：2019-02-16 01:15:45
【问题描述】：

*我是 Python 和 Pandas 的新手
我需要执行以下操作
我有 2 个 DataFrame，我们称它们为 df1 和 df2

df1

Index    Req ID  City_Atlanta   City_Seattle    City_Boston Result  
 0        X         1                0            0           0  
 1        Y         0                1            0           0  
 2        Z         0                0            1           1

df2

Index    Req_ID    City        
  0         X      Atlanta     
  1         Y      Seattle     
  2         Z      Boston

我想在 df2 中添加一个名为 result 的列，如果 df1.result = 0 则 df2.result = False，如果 df1.result = 1 则 df2.result = True

最终结果应该是这样的 df2

Index    Req_ID    City       result 
  0         X      Atlanta     False
  1         Y      Seattle     False
  2         Z      Boston      True

我对 Stack Overflow 也很陌生，所以请原谅任何常见的错误。

【问题讨论】：

基于什么？ 2个数据帧之间的共同键是什么？你能解释一下吗？
索引或 Req_ID

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

考虑到Req ID是匹配的key和dfs的长度不一样，可以使用：

df2['Result'] = df2.Req_ID.map(dict(zip(df['Req ID'],df.Result))).astype(bool)

0    False
1    False
2     True

如果长度相等，您可以使用@aws_apprentice 提供的上述 sol

【讨论】：

【解决方案2】：

你可以apply 和bool 到 0,1's。

df2['Result'] = df1['Result'].apply(bool)

您还可以map 值字典。

df2['Result'] = df1['Result'].map({0: False, 1: True})

【讨论】：

是的，OP还没有指定任何东西
更改适用于 astype
这是另一种可能的解决方案

【解决方案3】：

假设它们的长度相同：

df2['Result'] = df1['Result']==1

【讨论】：