Python 如何使用第二个数据帧中的值填充新列，但取决于当前数据帧中使用熊猫的不同现有列

我创建了一个信息表，它非常长（想想近100个观察值或不到100个）。我有一个主表（大约70K onservations），我需要在其中创建一个新列，并根据两个数据帧之间的匹配值填充它，但我需要用信息表中的数据填充新列和单元格

我创建了一个小数据集，但我的真实数据集（我不能共享，因为我的教授签署了一个非双闭合数据集）有大约70K个观测值

数据_1（信息表）

数据2（原始表格）

所需数据帧

 Name     Animal     Age    Fed [new column]
 Binxy    Dog         1     Stake
 Al       Rabbit      4     Carrot
 Sam      Dog         11    Stake
 Dexter   Cat         9     Fish
 Dory     Hamster     6     NaN
 Chloe    Cat         5     Fish

我的直觉告诉我这可能与

iloc

或

loc

以及使用一些bloonean值有关。我要口头上说：

如果数据_2[“动物”]==数据_2[“动物”]

然后用数据_1[“食品”]中找到的相应食品填充新列数据_2[“食品”]

我认为

merge

可能会起作用，但我不确定它是否会为每个匹配值填充它。我不太擅长合并，因为我很难理解连接特性，但我认为不会在需要的地方插入值，因为我的数据帧长度不同

编辑：我以前没有手动操作过，但我只需要填写两到三个值，我不想手动操作100。但这是我的基本理解

 New_Categorized_Full.loc[
      (New_Categorized["Produce"] == "Apple"), "Fruit"] = "Fuji"

---

使用

series.map

df2['Fed'] = df2.Animal.map(dict(df1[['Animal','Food']].to_numpy()))


Out[10]:
     Name   Animal  Age     Fed
0   Binxy      Dog    1   Stake
1      Al   Rabbit    4  Carrot
2     Sam      Dog   11   Stake
3  Dexter      Cat    9    Fish
4    Dory  Hamster    6     NaN
5   Chloe      Cat    5    Fish

---

~z~谢谢！它毫无问题地工作了！非常感谢！出于兴趣-通常如何将示例数据转换为数据帧？当以这种方式发布时，它似乎不那么简单，但我想知道是否有一种快速的方法可以将那里的输出转换为数据帧，例如。@baxx：高亮显示整个示例数据，然后通过

ctrl+C

或鼠标复制。在交互式python提示符中运行以下命令：

df=pd.read\u剪贴板（r'\s+）

。阅读此问题了解更多信息：

 New_Categorized_Full.loc[
      (New_Categorized["Produce"] == "Apple"), "Fruit"] = "Fuji"

df2['Fed'] = df2.Animal.map(dict(df1[['Animal','Food']].to_numpy()))


Out[10]:
     Name   Animal  Age     Fed
0   Binxy      Dog    1   Stake
1      Al   Rabbit    4  Carrot
2     Sam      Dog   11   Stake
3  Dexter      Cat    9    Fish
4    Dory  Hamster    6     NaN
5   Chloe      Cat    5    Fish