Python 基于条件的数据帧计算

我有两个dataframe，我需要使用1作为参考来计算其他值

例如，我有这样的

df

：

Brand    LB_ID       Score
BMW      Class       98
BMW      Cost        99
VW       Class       85
VW       Cost        70

另一个

df_lb

像这样

Brand     Total
BMW       56
VW        180

我需要使用这个公式来计算另一列：

（分数（df）/Total（df_lb））*100

通常我可以使用if-else条件来处理这些数据，但我有大数据，写几百行if-else需要很多时间。。。我需要一个有效的方法？是否有？

用于新的

系列

by

品牌

的第二个数据帧，用于除以

得分

列，用于新列的乘以

100

：

df['new'] = df['Score'].div(df['Brand'].map(df_lb.set_index('Brand')['Total'])).mul(100)
print (df)
  Brand  LB_ID  Score         new
0   BMW  Class     98  175.000000
1   BMW   Cost     99  176.785714
2    VW  Class     85   47.222222
3    VW   Cost     70   38.888889

先合并

m = df.merge(df_lb)

然后计算新列

m['new'] = 100 * m['Score'] / m['Total']

---

将

Brand

设置为数据帧和divide的索引：

df["new"] = (df.set_index("Brand")
               .Score
               .div(df_lb.set_index("Brand").Total)
              .mul(100)
              .array)

df


   Brand    LB_ID   Score   new
0   BMW     Class   98  175.000000
1   BMW     Cost    99  176.785714
2   VW      Class   85  47.222222
3   VW      Cost    70  38.888889

---

如果没有匹配，可能吗？那会发生什么？