python - 从连接中填充数据帧 nan 值

Question

我试图通过使用两个表 df1 和 df2 将所有者映射到 IP 地址。 df1 包含要映射的 IP 列表，df2 包含 IP、别名和所有者。在 IP 列上运行连接后，它给了我一个半连接的数据框。大多数剩余数据都可以通过在别名列上用联接替换 NaN 值来联接，但我不知道该怎么做。

我最初的想法是尝试将 pd.merge 嵌套在 fillna() 中，但它不接受数据框。任何帮助将不胜感激。

df1 = pd.DataFrame({'IP' : ['192.18.0.100', '192.18.0.101', '192.18.0.102', '192.18.0.103', '192.18.0.104']})
df2 = pd.DataFrame({'IP' : ['192.18.0.100', '192.18.0.101', '192.18.1.206', '192.18.1.218', '192.18.1.118'],
                    'Alias' : ['192.18.1.214', '192.18.1.243', '192.18.0.102', '192.18.0.103', '192.18.1.180'],
                    'Owner' : ['Smith, Jim', 'Bates, Andrew', 'Kline, Jenny', 'Hale, Fred', 'Harris, Robert']})
new_df = pd.DataFrame(pd.merge(df1, df2[['IP', 'Owner']], on='IP', how= 'left'))

预期输出是:

IP            Owner
192.18.0.100  Smith, Jim
192.18.0.101  Bates, Andrew
192.18.0.102  Kline, Jenny
192.18.0.103  Hale, Fred
192.18.0.104  nan

Answer 1

不需要合并，只需要拉取满足条件的数据。这比合并要快得多，也不那么复杂。

condition = (df1['IP'] == df2['IP']) | (df1['IP'] == df2['Alias'])
df1['Owner'] = np.where(condition, df2['Owner'], np.nan)
print(df1)
             IP          Owner
0  192.18.0.100     Smith, Jim
1  192.18.0.101  Bates, Andrew
2  192.18.0.102   Kline, Jenny
3  192.18.0.103     Hale, Fred
4  192.18.0.104            NaN