Python 2.7 输入与两个数据帧中的两列匹配的数据帧

我有一个数据帧

C

和另一个数据帧

S

。如果

C

和

S

中的两列具有相同的值，我想更改

C

的其中一列中的值

请考虑下面给出的例子，

C.head(3)
   id1     id2  title   val
0   1      0     'abc'   0
1   2      0     'bcd'   0
2   3      0     'efg'   0

S.head(3)
   id1    id2
0   1      1
1   3      0

我想将值1赋给C中的列“val”，该列仅对应于C.id1=S.id1和C.id2=S.id2的行

（C.id1，C.id2）和（S.id1，S.id2）的组合在各自的表中是唯一的

在上述情况下，我希望结果如下

C.head(3)
   id1     id2  title  val
0   1      0    'abc'   0
1   2      0    'bcd'   0
2   3      0    'efg'   1

由于仅在

C

的第三行中，它与

S

的一行中的

id1

和

id2

列匹配，我认为需要使用左连接和参数

指示器

，最后将boolen掩码转换为

0

和

1

：

#if same columns for join in both df parameter on is possible omit
df = C.merge(S, indicator=True, how='left')
#if multiple same columns in both df
#df = C.merge(S, indicator=True, how='left', on=['id1', 'id2'])
df['val'] = (df['_merge'] == 'both').astype(int)
df = df.drop('_merge', axis=1)
print (df)
   id1  id2  val
0    1    0    0
1    2    0    0
2    3    0    1

解决方案很好地处理新数据：

df = C.merge(S, indicator=True, how='left')
#if multiple same columns in both df
#df = C.merge(S, indicator=True, how='left', on=['id1', 'id2'])
df['val'] = (df['_merge'] == 'both').astype(int)
df = df.drop('_merge', axis=1)
print (df)
   id1  id2 title  val
0    1    0   abc    0
1    2    0   bcd    0
2    3    0   efg    1

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我编辑了一个问题，指出

C

将包含不在

S

中的额外列