我有一個(gè)這樣的數(shù)據(jù)框：df_1 = pd.DataFrame({'players.name': ['John', 'Will' ,'John', 'Jim', 'Tim', 'John', 'Will', 'Tim'], 'players.diff': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], 'count': [3, 2, 3, 1, 2, 3, 2, 2]})'count' 值是常數(shù)。我有一個(gè)不同形狀的數(shù)據(jù)框，玩家的順序不同，如下所示：df_2 = pd.DataFrame({'players.name': ['Will', 'John' ,'Jim'], 'players.diff': [0, 0, 0]})我如何從df_1值進(jìn)行映射并在 上填充“計(jì)數(shù)”值df_2，最后得到： players.name players.diff counts0 Will 0 21 John 0 32 Jim 0 1
3 回答
Smart貓小萌
TA貢獻(xiàn)1911條經(jīng)驗(yàn) 獲得超7個(gè)贊
map由于您只是想創(chuàng)建一列計(jì)數(shù)，因此對(duì)您的玩家名稱進(jìn)行計(jì)數(shù)會(huì)更有意義：
df_2['counts'] = df_2['players.name'].map(
? ? df_1.groupby('players.name')['count'].first())
df_2?
? players.name? players.diff? counts
0? ? ? ? ?Will? ? ? ? ? ? ?0? ? ? ?2
1? ? ? ? ?John? ? ? ? ? ? ?0? ? ? ?3
2? ? ? ? ? Jim? ? ? ? ? ? ?0? ? ? ?1
湖上湖
TA貢獻(xiàn)2003條經(jīng)驗(yàn) 獲得超2個(gè)贊
這可以工作：
pd.merge(df_1, df_2, on=["players.name", "players.diff"]).drop_duplicates()
德瑪西亞99
TA貢獻(xiàn)1770條經(jīng)驗(yàn) 獲得超3個(gè)贊
您的樣本df_1重復(fù)了players.name相同的計(jì)數(shù)，因此您需要 left-merge 和 drop_duplicates
new_df_2 = df_2.merge(df_1[['players.name','count']], on='players.name', how='left').drop_duplicates()
Out[89]:
players.name players.diff count
0 Will 0 2
2 John 0 3
5 Jim 0 1
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