Pandas Python-基于多个条件提取行。包括数据示例

我正在尝试根据条件将行从dataframe1提取到dataframe2，但我正在努力，有人能帮我吗？那太棒了

dataframe1：

df1 = pd.DataFrame([[1001, 'democrat',0.23],[1001, 'republican',0.7],[1001, 'others',0.07],[1003, 'democrat',0.33],[1003, 'republican',0.44],[1003, 'others',0.23]], columns=['Fips_code', 'Partisan', 'Vote_Pct'])

数据框架2：

df2 = pd.DataFrame([[1001],[1003], [1005]], columns=['Fips_code'])

根据fips代码条件，我想在dataframe2中添加三列，如下所示（“民主党人投票权”、“共和党人投票权”、“其他人投票权”）

期望输出：

df2 = pd.DataFrame([[1001,0.23,0.7,0.07],[1003,0.33,0.44,0.23], [1005, NA, NA, NA]], columns=['Fips_code','democrat_vote_pct','republican_vote_pct','others_vote_pct'])

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请帮帮我。

你可以试试这样的东西：

_df2 = df1.pivot_table(values='Vote_Pct', index='Fips_code', columns='Partisan')

然后：

result = df2.merge(_df2, on='Fips_code', how='left')

这会给你想要的：

   Fips_code  democrat  others  republican
0       1001      0.23    0.07        0.70
1       1003      0.33    0.23        0.44
2       1005       NaN     NaN         NaN

如果希望列具有不同的名称，只需为其指定一个

.rename（）

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我遇到了一个错误，但我可以处理使用透视表的想法。谢谢

new_cols = {'democrat': 'democrat_pct_votes',
            'others': 'others_pct_votes',
            'republican': 'republican_pct_votes'}
df2.rename(new_cols, axis=1, inplace=True)