Python 将一个数据帧中的匹配值替换为另一个数据帧中的索引值

我想用df2['ID']中相应的ID替换df1['fruit']中的果串。实际上，我正在尝试创建一个水果查找表

df1

水果 商店 价格 苹果 赫布 0.99 橙色 赫布 0.69 苹果 克罗格 0.88 苹果 沃尔玛 0.89 香蕉 赫布 0.59 香蕉 沃尔玛 0.59 橙色 克罗格 0.39

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这可能不是最具python风格的方法，而且肯定有内置函数来实现这一点（我鼓励您查看文档），但这里有一个可行的解决方案

可以通过创建映射函数并将其应用于列来实现这一点

映射函数：

df1['fruit'] = df1['fruit'].apply(mapping)

• 从

  fd2

• 如果存在，则返回关联值；如果不存在，则返回原始值

下面是函数：

def mapping(x):
    mapping_dict = df2.set_index("fruit")['id']
    try:
        return mapping_dict[x]
    except:
        return x #or whatever to indicate that the fruit is not in df2

将其应用于df1:

df1['fruit'] = df1['fruit'].apply(mapping)

尝试：

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关于这一点，已经有很多话题了

df2['fruit'].map（df1.set_index（'fruit'）['id']）

df1.merge（df2，on='fruit'）

谢谢@QuangHoang，但这会导致一个

keyrerror:'id'

谢谢@anuragdab，因为这非常接近我想要的，如果没有更好的方法，我可以使用它。是否可以在不必删除df1['fruit']并将新添加的df1['id']列重命名为'fruit'的情况下执行此类操作？顺便说一句，您不需要删除df1['fruit']并将新添加的df1['id']列重命名为'fruit？…我的意思是……对不起，我不明白：（感谢您的帮助。这很有效！我发现如果行中的一个值等于None，此解决方案会将整个列的数据类型从int更改为float。您知道为什么会这样做吗？因为pandas中的NAN不能用int表示。您可以使用df[]。as_type（'INT32'）或df=df.convert_dtypes（）好的，再次感谢你的帮助！