Python 熊猫基于来自不同数据帧的变量添加新列

我有以下数据帧，我们称之为df1

id      level       a   b   c   d
1       One         1   3   4   4
1       two         1   3   4   
2       One         1   3   4   4
2       two         1   3   4   

然后，还有第二个数据帧df2

id      Type    Value
1       a      11
1       b      22
1       c      33
1       d      44      
2       a      91
2       b      92
2       c      93
2       d      94 

我想要的是比较df1和df2中的值，以添加新列，如下所示。 添加名为

type

\ucode>s的新列，其中包含来自df2的值

id      level       a   b   c   d   a_s  b_s  c_s  d_s
1       One         1   3   4   4   11   22   33   44
1       two         1   3   4       11   22   33   44   
2       One         1   3   4   4   91   92   93   94
2       two         1   3   4       91   92   93   94

---

堆叠、取消堆叠df2并与df合并

pd.merge(df,df2.set_index(['id','Type']).stack().unstack('Type').reset_index().drop(columns=['level_1']), how='left',on='id',suffixes=('', '_s'))

    id level  a  b  c    d  a_s  b_s  c_s  d_s
0   1   One  1  3  4  4.0   11   22   33   44
1   1   two  1  3  4  NaN   11   22   33   44
2   2   One  1  3  4  4.0   91   92   93   94
3   2   two  1  3  4  NaN   91   92   93   94

或透视df2并合并

pd.merge(df,pd.pivot(df2, index='id', columns='Type').droplevel(0, axis=1).reset_index(), how='left',on='id',suffixes=('', '_s'))

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谢谢但我从这两个建议中都得到了这个错误：

ValueError:Index包含重复的条目，无法重塑

Ok，

pd.merge（df，df2.pivot\u表（Index='id'，columns='Type'）.droplevel（0，axis=1）.reset\u Index（），how='left'，on='id'，后缀=（''，'u s'））

您的

id

和

Type

中肯定都有重复项。使用df.pivot_表，因为它能够对分层多索引进行排序<代码>pd.pivot使用指定索引中的唯一值。您的示例的不足之处在于它在

id

和

Type

中都没有重复项。如果有帮助的话