python - 通过比较值而不是列名称来合并两个数据框

Question

DataFrame 1 - 按日期列出的水果价格(索引是日期)

fruits_price = {'Apple': [9,5,14],
                'Orange': [10,12,10],
                'Kiwi': [5,4,20],
                'Watermelon': [4.4,5.4,6.4]}
df1 = pd.DataFrame(fruits_price,
                  columns = ['Apple','Orange','Kiwi','Watermelon'],
                  index=['2020-01-01','2020-01-02','2020-01-10'])

    date        Apple    Oranges  Kiwi   Watermelon ... Fruit_100
    2020-01-01   9        10       5     4.4
    2002-01-02   5        12       4     5.4
    ...
    2002-12-10   14       10       20    6.4  

数据框 2(排名靠前的水果)(索引是日期)

top_fruits = {'Fruit_1': ['Apple','Apple','Apple'],
              'Fruit_2': ['Kiwi','Orange','Kiwi'],
              'Fruit_3': ['Orange','Watermelon','Watermelon'],
              'Fruit_4': ['Watermelon','Kiwi','Orange']}
    
df2 = pd.DataFrame(top_fruits, 
                   columns = ['Fruit_1','Fruit_2','Fruit_3','Fruit_4'],
                   index=['2020-01-01','2020-01-02','2020-01-10'])

   date        Fruit_1  Fruit_2   Fruit_3        Fruit_4         ... Fruit_100
   2020-01-01   Apple   Kiwi      Oranges        Watermelon      Pineapple 
   2002-01-02   Apple   Oranges   Watermelon     Kiwi            Pineapple
   ...
   2002-12-10   Apple   Kiwi      Watermelon     Oranges         Pineapple

我想要 DataFrame 3(给定日期顶级水果的价格)它实际上告诉我给定日期顶级水果的价格

    date        Price_1    Price_2   Price_3     Price_4 ..... Price_100 
    2020-01-01   9        5          10           4.4
    2002-01-02   5        12         5.4          4
    ...
    2002-12-10   14       20         6.4          10

花了将近 1 个晚上的时间，尝试迭代 Dataframe 2，然后在 DataFrame 1 上进行内循环，并向 DataFrame 3 添加值。我通过 iterrow 、iteritems 尝试了几乎 6-7 种不同的方法，然后通过 iloc 直接将输出存储到df3。这些都不起作用。

只是想知道有没有更简单的方法来做到这一点。稍后我会将其乘以同一数据帧格式中的水果销量。

Answer 1

只需使用带有 axis=1 的 apply 函数，它的作用是逐行，每行是一个系列，其名称是日期，将值替换为 df1 中相应行的值。

df2.apply(lambda x: x.replace(df1.to_dict('index')[x.name]), axis=1)