基于不同 Pandas DataFrame 条件查找的返回值答案

【问题标题】：Return Value Based on Conditional Lookup on Different Pandas DataFrame基于不同 Pandas DataFrame 条件查找的返回值
【发布时间】：2018-08-26 11:19:08
【问题描述】：

目标：从一个数据框中（有条件地）查找值并将结果放在具有新列名的不同数据框中

df_1 = pd.DataFrame({'user_id': [1,2,1,4,5],
                    'name': ['abc','def','ghi','abc','abc'],
                    'rank': [6,7,8,9,10]})
df_2 = pd.DataFrame ({'user_id': [1,2,3,4,5]})

df_1 # original data

df_2 # new dataframe

在这个通用示例中，我试图创建一个名为“priority_rank”的新列，并且仅根据对 df_1 的条件查找填充“priority_rank”，即：

user_id 必须在 df_1 和 df_2 之间匹配
我只对 df_1['name'] == 'abc' 感兴趣，其他都应该是空白

df_2 最终应该是这样的：

|user_id|priority_rank|
     1     6
     2     
     3
     4     9
     5     10

【问题讨论】：

标签： sql python-3.x pandas lookup-tables

【解决方案1】：

一种方法：

In []:
df_2['priority_rank'] = np.where((df_1.name=='abc') & (df_1.user_id==df_2.user_id), df_1['rank'], '')
df_2

Out[]:
   user_id priority_rank
0        1             6
1        2              
2        3              
3        4             9
4        5            10

注意：在您的示例中，df_1.name=='abc' 是充分条件，因为在 df_1.name=='abc' 时，user_id 的所有值都相同。我假设情况并非总是如此。

【讨论】：

【解决方案2】：

使用merge

df_2.merge(df_1.loc[df_1.name=='abc',:],how='left').drop('name',1)
Out[932]: 
   user_id  rank
0        1   6.0
1        2   NaN
2        3   NaN
3        4   9.0
4        5  10.0

【讨论】：

【解决方案3】：

你正在寻找map:

df_2.assign(priority_rank=df_2['user_id'].map(
    df_1.query("name == 'abc'").set_index('user_id')['rank']))

   user_id  priority_rank
0        1            6.0
1        2            NaN
2        3            NaN
3        4            9.0
4        5           10.0

【讨论】：