Python 如何用来自其他数据帧的ID替换数据帧中的2列值？

有一个df_值：

metric_type metric_name   metric_value  
visits      total         111
visits      time_related  222
followers   total         333
followers   time_related  444

和另一个df，其中id表示度量值类型和度量值名称

df_ids

metric_id  metric_name   metric_type 
1          total         visits
2          time_related  visits
3          total         followers   
4          time_related  followers   

我需要更改如下值：

metric_id   metric_value    
1           111
2           222
3           333
4           444

我已尝试在两个dfs中的一列中组合metric_name和metric_type：

df_value['combined']=df_value.apply(lambda x:'%s_%s' % (x['metric_name'],x['metric_type']),axis=1)
df_ids['combined']=df_ids.apply(lambda x:'%s_%s' % (x['metric_name'],x['metric_type']),axis=1)

试图改变这样的价值观

df_value.rename(
                columns=dict(zip(df_ids['combined'], df_ids['metric_id'])))

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但它不起作用，我不知道如何继续。感谢您的帮助

我想这就是您想要的：

# Dataframes:
data1 = [
    ['visits', 'total', 111],
    ['visits', 'time_related', 222],
    ['followers', 'total', 333],
    ['followers', 'time_related', 444]
]
cols_1 = ['metric_type', 'metric_name', 'metric_value']

df1 = pd.DataFrame(data1, columns=cols_1)

data2 = [
    [1, 'total', 'visits'],
    [2, 'time_related', 'visits'],
    [3, 'total', 'followers'],
    [4, 'time_related', 'followers']
]
cols_2 = ['metric_id', 'metric_name', 'metric_type']

df2 = pd.DataFrame(data2, columns=cols_2)

# Solution:
pd.merge(
    df1, df2, on=['metric_type', 'metric_name']
)[['metric_id', 'metric_value']]

输出：

  metric_id   metric_value
0   1         111
1   2         222
2   3         333
3   4         444

   metric_id  metric_value
0          1           111
1          2           222
2          3           333
3          4           444

这应该奏效：

df = pd.DataFrame(data = [df_ids['metric_id'], df_value['metric_value']]).transpose()

输出：

  metric_id   metric_value
0   1         111
1   2         222
2   3         333
3   4         444

   metric_id  metric_value
0          1           111
1          2           222
2          3           333
3          4           444

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这些是实际值，其中1->1112->222。。。9->999它可以是任何值，1->15653等等。你能手动编写你想要的输出吗？把它放好，我需要这样更改值：df_value.mergedf_id，on=['metric_name'，'metric_type']？