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Python 基于数据库中isin（）的结果复制行值

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我有两个数据帧：

df_a = pd.DataFrame({'A':[1,2,3,4],'B':[4,5,6,7],'ID':['a','b','c','d']})
df_a    
   A  B ID
0  1  4  a
1  2  5  b 
2  3  6  c
3  4  7  d
df_b = pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'ID':['b','a','c']})
df_b['CopyB'] = ""
    A   ID  CopyB
0   1   b   
1   2   a   
2   3   c
现在我想匹配两个数据帧中的ID列，并且在成功匹配后，我想将B的各个值从df_a复制到df_B['CopyB']。我尝试了
df_b.loc[df_b['ID'].isin（df_a['ID']），'Copy']=df_a['b]
但这是不对的。然后我尝试使用“==”比较ID，但由于ID序列的长度不相等，因此出现了一个错误。有什么帮助吗？抱歉，如果这是一个非常琐碎的查询。

您可以使用
merge

In [247]: df_b.merge(df_a, on=['ID'])
Out[247]:
   A_x ID  A_y  B
0    1  b    2  5
1    2  a    1  4
2    3  c    3  6

In [248]: df_b.merge(df_a, on=['ID'])[['A_x', 'ID', 'B']].rename(columns={'A_x': 'A'})
Out[248]:
   A ID  B
0  1  b  5
1  2  a  4
2  3  c  6
使用
join

df_b.join(df_a.set_index('ID').B, on='ID')

   A ID  B
0  1  b  5
1  2  a  4
2  3  c  6

join
对索引有效。因此，我将
dfu a
的索引设置为
ID
列，并访问
B
列，以便
dfu a.set\u index（'ID'）.B
是一个系列，其中我要添加的列作为值，合并列作为索引。然后我使用
join
。如果
ID
是
df_b
的索引，我就不必在参数上指定
，但事实并非如此。如果将ID列设置为两个数据帧的公共索引，则可以轻松添加该列：


df_a = df_a.set_index('ID')
df_b = db_b.set_index('ID')

df_b['Copy B'] = df_a['B']



您的预期产量是多少？谢谢John。这真的很有帮助。@sacmax别忘了用绿色支票将其标记为答案。