python - 根据条件在数据框中查找值

Question

我有两个数据帧 - 一个是主数据帧 (main_df)，另一个是查找数据帧 (lookup_df)。我在主数据框中有两个条件，我需要使用它们来查找查找数据框中的值。我的数据如下:

主要内容

Bore      Temperature
4            200
0.75         500
6            200
2            400
3            200
0.75         300

查找_df

Bore      200      300      400      500
0.5       0.5      0.5      0.5      0.5
0.75      0.5      0.5      0.5      0.5
1         0.5      0.5      0.5      0.5
2         0.5      0.5      0.5      1.0
3         0.5      0.5      1.0      1.0
4         0.5      1.0      1.0      1.0
6         1.0      1.0      1.0      1.0

我的目标是在 main_df 中有一个新列，其中包含已查找的值。

最终的 main_df

Bore      Temperature      Value
4            200            0.5
0.75         500            0.5  
6            200            1.0
2            400            0.5
3            200            0.5
0.75         300            0.5

我已经尝试通过各种迭代使用 pd.merge，但似乎无法让它工作。除了 pd.merge 之外，还有更好的方法吗？

Answer 1

使用DataFrame.lookup通过 Bore 列创建索引，并在必要时将列转换为整数:

df['Value'] = (lookup_df.set_index('Bore').rename(columns=int)
                        .lookup(df['Bore'], df['Temperature']))
print (df)
   Bore  Temperature  Value
0  4.00          200    0.5
1  0.75          500    0.5
2  6.00          200    1.0
3  2.00          400    0.5
4  3.00          200    0.5
5  0.75          300    0.5

如果可能缺少一些值，那么第一个解决方案失败是可能的使用 DataFrame.melt与 DataFrame.merge , 如果 melt 之后 Temperature 列中的值为整数，则可以自由删除 assign:

df1 = (lookup_df.melt('Bore', var_name='Temperature', value_name='Value')
                .assign(Temperature = lambda x: x['Temperature'].astype(int)))
df = df.merge(df1, how='left')
print (df)
   Bore  Temperature  Value
0  4.00          200    0.5
1  0.75          500    0.5
2  6.00          200    1.0
3  2.00          400    0.5
4  3.00          200    0.5
5  0.75          300    0.5