python - 基于索引和列合并/连接两个数据框

Question

我想加入(或合并？)两个数据框。它们如下所示:
表 1 ( = df)

index  |   year  |  country
----------------------------
0      |   1970  | NL
1      |   1970  | UK
2      |   1980  | US
3      |   1990  | NL
4      |   1990  | US

表 2 (= df_gdp)

cntry  |   1970  |  1980   |   1990
-----------------------------------
NL     |   5     |    3    |   0
UK     |   1     |    7    |   1
US     |   9     |    2    |   0

结果应该是带有附加列“GDP”的表 1。应使用 Table1.year 和 Table.country 的值来查找 Table2 中的值。所以结果将是:

index  |   year  |  country  | GDP 
--------------------------------------
0      |   1970  | NL        | 5
1      |   1970  | UK        | 1
2      |   1980  | US        | 2
3      |   1990  | NL        | 0
4      |   1990  | US        | 0

我已经用 .iterrows() 写了这个函数但正如预期的那样，这并没有很好的表现。相反，我想知道结果是否也可以通过 .join() 实现。或 .merge() .我不明白的是如何根据索引(cntry)和变化的列(年份)进行合并/连接。 .iterrows()的代码如下所示:

# Add GDP data 
for index, row in df.iterrows():
    gdp_year = str(df.iloc[index].year)
    gdp_country = str(df.iloc[index].country)
    
    try:
        df.at[index, 'GDP'] = df_gdp.loc[gdp_country][gdp_year]
    except:
        df.at[index, 'GDP'] = 0
df

Answer 1

您可以创建一个将数据帧作为参数的函数，并将其应用于 df:

def f(x):
    return df_gdp.loc[x['country'],x['year']]

df['GDP']=df.apply(f, axis=1)

结果:

   year country  GDP
0  1970      NL    5
1  1970      UK    1
2  1980      US    2
3  1990      NL    0
4  1990      US    0