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我想基于另一个数据框在我的数据框 (df) 中创建一个新列。基本上 df2 包含我想插入 df 的更新信息。为了复制我的真实案例(> 1m 行),我将只用简单的列填充两个随机 df。
我使用 pandas.merge() 来执行此操作,但这给了我奇怪的结果。
这是一个典型的例子。让我们随机创建 df 并使用简单关系创建 df2:“New Type”=“Type”+ 1。我创建了这个简单的关系,以便我们可以轻松检查输出。在我的实际应用程序中,我当然没有这么简单的关系。
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(100, 1)),columns = ["Type"])
df.head()
Type
0 45
1 3
2 89
3 6
4 39
df1 = pd.DataFrame({"Type":range(1,100)})
df1["New Type"] = df1["Type"] + 1
print(df1.head())
Type New Type
0 1 2
1 2 3
2 3 4
3 4 5
4 5 6
现在假设我想根据 df1 上的“新类型”更新 df“类型”
df["Type2"] = df.merge(df1,on="Type")["New Type"]
print(df.head())
我得到这个奇怪的输出,我们清楚地看到它不起作用
Type Type2
0 45 46.0
1 3 4.0
2 89 4.0
3 6 4.0
4 39 90.0
我认为输出应该是这样的
Type Type2
0 45 46.0
1 3 4.0
2 89 90.0
3 6 7.0
4 39 40.0
只有第一行是正确匹配的。你知道我错过了什么吗?
1.我需要使用 how="left"进行合并,否则默认选择是“inner”,生成另一个维度与 df 不同的表。
最佳答案
您可以使用 map
、set_index
和 squeeze
执行此操作的一种方法:
df['Type2'] = df['Type'].map(df1.set_index('Type').squeeze())
输出:
Type Type2
0 22 23.0
1 56 57.0
2 63 64.0
3 33 34.0
4 25 26.0
关于python - 使用 df.merge 填充 df 中的新列给出奇怪的匹配项,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/45737332/
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