2个熊猫数据框之间的vlookup答案

【问题标题】：vlookup between 2 Pandas dataframes2个熊猫数据框之间的vlookup
【发布时间】：2016-10-12 07:48:39
【问题描述】：

我有 2 个熊猫数据框，如下所示。

DF1：

Security     ISIN
ABC           I1 
DEF           I2
JHK           I3
LMN           I4
OPQ           I5

和 DF2：

ISIN      Value
 I2        100
 I3        200
 I5        300

我想最终得到如下所示的第三个数据框：

DF3：

Security   Value
 DEF       100
 JHK       200
 OPQ       300

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

可以使用merge，默认是inner join，所以省略how=inner，如果Dataframes只有一个公共列，也可以省略参数on='ISIN'：

df3 = pd.merge(df1, df2)
#remove column ISIN
df3.drop('ISIN', axis=1, inplace=True)
print (df3)
  Security  Value
0      DEF    100
1      JHK    200
2      OPQ    300

或map 列ISIN 由Series 来自df1：

print (df1.set_index('ISIN')['Security'])
ISIN
I1    ABC
I2    DEF
I3    JHK
I4    LMN
I5    OPQ
Name: Security, dtype: object

#create new df by copy of df2
df3 = df2.copy()
df3['Security'] = df3.ISIN.map(df1.set_index('ISIN')['Security'])
#remove column ISIN
df3.drop('ISIN', axis=1, inplace=True)
#change order of columns
df3 = df3[['Security','Value']]
print (df3)
  Security  Value
0      DEF    100
1      JHK    200
2      OPQ    300

【讨论】：

再次感谢 Jazrael。这非常有帮助。现在，如果我不是太厚脸皮，我生成的 DF 有树列，最后 2 列只有如下值：

【解决方案2】：

您可以使用pd.merge 自动对ISIN 进行内部连接。以下代码行应该可以帮助您：

df3 = pd.merge(df1, df2)[['Security', 'Value']]

这会导致df3：

  Security  Value
0      DEF    100
1      JHK    200
2      OPQ    300

完全可重现的代码示例如下所示：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({
        'Security': ['ABC', 'DEF', 'JHK', 'LMN', 'OPQ'],
        'ISIN' : ['I1', 'I2', 'I3', 'I4', 'I5']
    })
df2 = pd.DataFrame({
        'Value': [100, 200, 300],
        'ISIN' : ['I2', 'I3', 'I5']
    })

df3 = pd.merge(df1, df2)[['Security', 'Value']]
print(df3)

【讨论】：