python-3.x - 根据条件从另一个数据框列中获取值

Question

我有一个如下所示的数据框:

>>> df1
           a   b
0  [1, 2, 3]  10
1  [4, 5, 6]  20
2     [7, 8]  30

还有一个类似的:

>>> df2
   a
0  1
1  2
2  3
3  4
4  5

如果 df2 的“a”列值在 df1 的“a”列中，我需要从 df1 的“b”列在 df2 中创建“c”列。在 df1 中，“a”列的每个元组都是一个列表。

我尝试通过以下 url 实现，但到目前为止一无所获: https://medium.com/@Imaadmkhan1/using-pandas-to-create-a-conditional-column-by-selecting-multiple-columns-in-two-different-b50886fabb7d

预期结果是

>>> df2
   a  c
0  1 10
1  2 10
2  3 10
3  4 20
4  5 20

Answer 1

使用Series.map通过将 df1 中的值展平到字典中:

d = {c: b for a, b in zip(df1['a'], df1['b']) for c in a}
print (d)
{1: 10, 2: 10, 3: 10, 4: 20, 5: 20, 6: 20, 7: 30, 8: 30}

df2['new'] = df2['a'].map(d)
print (df2)
   a  new
0  1   10
1  2   10
2  3   10
3  4   20
4  5   20

编辑:我认为问题是 a 列列表中的混合整数，解决方案是使用 if/else 来测试新字典:

d = {}
for a, b in zip(df1['a'], df1['b']):
    if isinstance(a, list):
        for c in a:
            d[c] = b
    else:
        d[a] = b

df2['new'] = df2['a'].map(d)