Python 将ID与数据帧上的名称匹配

我有一个包含3列的数据框：ID、BossID和Name。每一行都有一个唯一的ID和相应的名称。BossID是该行中人员的上司的ID。假设我有以下数据帧：

df = pd.DataFrame({'id':[1,2,3,4,5], 'bossId':[np.nan, 1, 2, 2, 3], 
                   'name':['Anne Boe','Ben Coe','Cate Doe','Dan Ewe','Erin Aoi']})

在这里，安妮是本的老板，本·科是凯特和丹的老板，等等

现在，我想有另一个专栏，每个人都有老板的名字

所需输出为：

    id  boss    name    boss_name
0   1   NaN     Anne    NaN
1   2   1.0     Ben     Anne
2   3   2.0     Cate    Ben
3   4   2.0     Dan     Ben
4   5   3.0     Erin    Cate

我可以使用难看的双for循环获得输出。有没有更干净的方法来获得所需的输出？

这应该可以：

bossmap = df.set_index('id')['name'].squeeze()
df['boss_name'] = df['bossId'].map(bossmap)

• 为

  'name'

  和

  'id'

  创建单独的数据框。
  • 重命名

    'name'

    ，并将

    'id'

    设置为索引

• df

  使用新数据帧

将熊猫作为pd导入
#测试数据帧
df=pd.DataFrame（{'id'：[1,2,3,4,5]，'bossId'：[np.nan，1,2,2,3]，'name'：['Anne Boe'，'Ben Coe'，'Cate Doe'，'Dan Ewe'，'Erin Aoi']））
#使用id和名称分隔数据帧
names=df[['id'，'name'].dropna（）.set_index（'id'）.rename（列={'name'：'boss_name'}）
#合并两者
df=df.merge（name，left_on='bossId'，right_index=True，how='left'）
#df
id bossId名称boss\U名称
01楠安妮·博楠
1 2 1.0本·科·安妮·波
2.3 2.0 Cate Doe Ben Coe
3 4 2.0丹·埃维·本·科
4.5.3.0艾琳Aoi Cate Doe

您可以将

id

设置为索引，然后使用

---

您的代码在不使用

.squeeze（）

的情况下运行良好

bossmap

与带或不带

的答案相同。挤压

这两个答案都有效，但对于本例，rhug的解决方案更好。

df = df.set_index('id')
df['boss_name'] = df['name'].reindex(df['bossId']).to_numpy() # or .to_list()

  id  bossId      name boss_name
0   1     NaN  Anne Boe       NaN
1   2     1.0   Ben Coe  Anne Boe
2   3     2.0  Cate Doe   Ben Coe
3   4     2.0   Dan Ewe   Ben Coe
4   5     3.0  Erin Aoi  Cate Doe