Python根据另一个数据帧值中的列索引填充数据帧值

我有两个数据帧，如下所示： 数据帧df1：

id  val1    val2    val3    val4    val5
abc 0.0 1.0 4.0 3.0 4.0
dsssd   0.0 1.0 1.0 1.0 1.0
dsd 0.0 4.0 7.0 

另一个数据帧df2：

id  val1    val2    val3    val4    val5
abc 88 76 55 43 21
dsssd   92.4 21.3 22 45 49
dsd 22.3 87.2 78.2

df1包含列索引作为值。我想创建df3，它具有来自df2的相应索引值。 预期成果df3：

id  val1    val2    val3    val4    val5
abc 88  76  21  43  21
dsssd   92.4    21.3    21.3    21.3    21.3
dsd 22.3    nan nan 

我已经研究了df.lookup和iloc，但不知道如何实现它。我仍在寻找解决办法。同时我把它贴在这里，如果有人知道它是怎么做的

import pandas as pd
import numpy as np

df1= pd.DataFrame({'id': ['abs', 'dssd', 'dsd'],
                   'val1': [0.0, 0.0, 0.0],
                   'val2': [1.0, 1.0, 4.0],
                   'val3': [4.0, 1.0, 7.0],
                   'val4': [3.0, 1.0, np.nan],
                   'val5': [4.0, 1.0, np.nan]})


df2= pd.DataFrame({'id': ['abs', 'dssd', 'dsd'],
                   'val1': [88.0, 92.4, 22.3],
                   'val2': [76.0, 21.3, 87.2],
                   'val3': [55.0, 22.0, 78.2],
                   'val4': [43.0, 45.0, np.nan],
                   'val5': [21.0, 49.0, np.nan]})

谢谢

使用合并

您可以使用with进行重塑、添加计数器列by、左连接by和最后旋转by，更改顺序为

id

by:

pd.merge(df1, df2, how='outer', left_on='id', right_on='id',
         left_index=False, right_index=False, sort=True,
         suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False,
         validate=None)

df11 = df1.set_index('id').stack().rename_axis(index=['id','v']).reset_index(name='idx')
# print (df11)

df22 = df2.set_index('id').stack().rename_axis(index=['id','v']).reset_index(name='val')
df22['idx'] = df22.groupby('id').cumcount()
# print (df22)


df = (df11.merge(df22, on=['id','idx'], how='left')
          .pivot(index='id', columns='v_x', values='val')
          .reindex(df1['id'])
          .rename_axis(None, axis=1)
          .reset_index()
          )
print (df)
     id  val1  val2  val3  val4  val5
0   abs  88.0  76.0  21.0  43.0  21.0
1  dssd  92.4  21.3  21.3  21.3  21.3
2   dsd  22.3   NaN   NaN   NaN   NaN