Python 当存在特定匹配时，将一个数据帧的克隆添加到另一个数据帧

我有一个名为

df1

的数据帧，如下所示：

import pandas as pd

id_1 = [1,2,3,4,5,6,7]
df_1 = pd.DataFrame(zip(id_1, data_1), columns =['id', 'data'])

现在是另一个名为

df2

的数据帧：

id_2 = [1,3,5,7]
df_2 = pd.DataFrame(id_2, columns = ['id'])

我想知道的是，每当

id

中有匹配项时，如何将

data

的值从

df1

添加到

df2

因此，基本上期望的结果是：

---

您可以使用

map（）

执行此操作

这里，基于

dfu 1映射dfu 2的每个
id
。设置索引（'id'）['data']

序列，并使用

dfu 2['data']设置值

使用合并

 pd.merge(df_2,df_1, how='inner')

在这里，执行简单的内部连接

df_1

和

df_2

您可以或数据帧：

df_2.merge(df_1, on='id')

或

示例：

>>> df_1 = pd.DataFrame(zip(id_1, data_1), columns =['id', 'data'])
   id  data
0   1   0.0
1   2   0.1
2   3   0.2
3   4   0.3
4   5   0.4
5   6   0.5
6   7   0.6

>>> df_2 = pd.DataFrame(id_2, columns = ['id'])
   id
0   1
1   3
2   5
3   7

>>> df_2.merge(df_1 , on='id', how='inner') #merging the dataframes
   id  data
0   1   0.0
1   3   0.2
2   5   0.4
3   7   0.6

>>> df_2.join(df_1.set_index('id') , on='id', how='inner')
   id  data
0   1   0.0
1   3   0.2
2   5   0.4
3   7   0.6

---

您可以使用dataframes方法

merge

加入数据：

df_2 = df_2.merge(df_1, how='left', on='id')

---

将

映射

与

词典一起使用

：

dd = {k:v for k, v in zip(df_1['id'], df_1['data'])}
df_2['data'] = df_2['id'].map(dd)
df_2

输出：

   id  data
0   1   0.1
1   3   0.3
2   5   0.5
3   7   0.7

时间：

dd = {k:v for k, v in zip(df_1['id'], df_1['data'])}
df_2['data'] = df_2['id'].map(dd)
df_2

   id  data
0   1   0.1
1   3   0.3
2   5   0.5
3   7   0.7