python - Pandas 数据框合并和元素范围乘法

Question

我有一个像这样的数据框

df1 = pd.DataFrame({'name':['al', 'ben', 'cary'], 'bin':[1.0, 1.0, 3.0], 'score':[40, 75, 15]})

    bin     name    score
0   1   al  40
1   1   ben     75
2   3   cary    15

和一个类似的数据框

df2 = pd.DataFrame({'bin':[1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0], 'x':[1, 1, 0, 0, 0], 
                    'y':[0, 0, 1, 1, 0], 'z':[0, 0, 0, 1, 0]})

    bin     x   y   z
0   1   1   0   0
1   2   1   0   0
2   3   0   1   0
3   4   0   1   1
4   5   0   0   0

我想要做的是用“x”、“y”和“z”列扩展 df1，并仅在 bin 匹配的位置以及相应的“x”、“y”、“z”处填充分数' 值为 1，而不是 0。

我已经做到了 df3 = pd.merge(df1, df2, how='left', on=['bin'])

    bin     name    score   x   y   z
0   1   al  40  1   0   0
1   1   ben     75  1   0   0
2   3   cary    15  0   1   0

但我没有看到一种优雅的方法将分数值放入正确的“x”、“y”等列中(我的现实生活问题有一百多个这样的列，所以 df3['x'] = df3['score'] * df3['x'] 可能会相当慢)。

Answer 1

您只需获取要乘以分数的列的列表，然后使用 apply 函数即可:

cols = [each for each in df2.columns if each not in ('name', 'bin')]
df3 = pd.merge(df1, df2, how='left', on=['bin'])
df3[cols] = df3.apply(lambda x: x['score'] * x[cols], axis=1)