python - 如果值在另一列中，则来自另一个 DataFrame 的 pandas 列？

Question

我有 pd.DataFrame 列出了线规及其相应的电流:

e_ref =

   wire_gauge  current
0          14       15
1          12       20
2          10       30
3           8       50
4           6       60
5           4       85
6           3      100
7           2      115

另一个 DataFrame 列出了系统中的断路器:

系统=

    breakers
0         30
1         20
2         30
3         15
4         30

我需要通过查找当前 e_ref 系列中的断路器值，从 e_ref DataFrame 的“wire_gauge”列向系统 DataFrame 添加“线规”列。

所以输出将是:

    breakers  wire_gauge
0         30  10
1         20  12
2         30  10
3         15  14
4         30  10

<小时/>

我一直混淆其他帖子中的几个答案，目前没有有效的 pandas 解决方案。我可以使用 python 循环来完成这个工作，但我觉得这里有一个 pandas one liner...

以下是我正在研究的解决方案类型:

df.ix[df.breakers.isin(e_ref['current']), 'wire_gauge'] = e_ref['wire_gauge']

和

df['wire_gauge']=e_ref.loc[e_ref['current'] == df['breakers'] ]

感谢您的时间和指导!

Answer 1

使用map由 Series 创建表单 e_ref 或 join ，但是 e_ref 中的 current 列中的值必须是唯一的:

print (e_ref['current'].is_unique)
True

s = e_ref.set_index('current')['wire_gauge']
system['wire_gauge'] = system['breakers'].map(s)
print (system)
   breakers  wire_gauge
0        30          10
1        20          12
2        30          10
3        15          14
4        30          10

替代方案:

df = system.join(e_ref.set_index('current'), on='breakers')
print (df)
   breakers  wire_gauge
0        30          10
1        20          12
2        30          10
3        15          14
4        30          10