Python 使用dataframe中的行值查询第二个dataframe中的列

我希望传递

df['A']

中的值，以确定

df2

中具有

df1

中的行值的列标题的空值计数和唯一值计数

df
A    B    C
AA   1    2
AB   1    3
AC   1    2


df2
AA    AB    AC
X     Null  F
Null  R     F
Null  R     Y

代码的输出应如下所示：

df1
A    B    C    NullCount UniqueCount
AA   1    2    2         1
AB   1    3    1         1
AC   1    2    0         2

---

我考虑过定义一个函数，然后将其应用于

df1

，但我不确定这是否是最好的方法。我是python新手，非常感谢您的帮助。

从

v0.20

开始，您可以使用

agg

+

merge

：

df

    A  B  C
0  AA  1  2
1  AB  1  3
2  AC  1  2

df2

    AA   AB AC
0    X  NaN  F
1  NaN    R  F
2  NaN    R  Y

或者，您可以使用lambda将

计数

计算组合为一个步骤：

df3 = df2.agg([lambda x: x.size - x.count(), 'nunique']).T
df3.columns = ['NullCount', 'UniqueCount']

    A  B  C  NullCount  UniqueCount
0  AA  1  2          2            1
1  AB  1  3          1            1
2  AC  1  2          0            2

请注意，您可能需要将字符串“Null”转换为

nan

。您可以通过

replace

调用：

df2 = df2.replace("Null", np.nan)

---

从

v0.20

开始，您可以使用

agg

+

merge

：

df

    A  B  C
0  AA  1  2
1  AB  1  3
2  AC  1  2

df2

    AA   AB AC
0    X  NaN  F
1  NaN    R  F
2  NaN    R  Y

或者，您可以使用lambda将

计数

计算组合为一个步骤：

df3 = df2.agg([lambda x: x.size - x.count(), 'nunique']).T
df3.columns = ['NullCount', 'UniqueCount']

    A  B  C  NullCount  UniqueCount
0  AA  1  2          2            1
1  AB  1  3          1            1
2  AC  1  2          0            2

请注意，您可能需要将字符串“Null”转换为

nan

。您可以通过

replace

调用：

df2 = df2.replace("Null", np.nan)

---

节日快乐，我的朋友：-）非常感谢你的帮助！假期快乐，我的朋友：-）非常感谢你的帮助！这太棒了。