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如何比較不同數(shù)據(jù)框熊貓中的兩列并用其他列替換值

如何比較不同數(shù)據(jù)框熊貓中的兩列并用其他列替換值

陪伴而非守候 2023-08-08 17:24:34
我想將 df_1(數(shù)據(jù)幀)中的“Team_1”與 df_2(數(shù)據(jù)幀)中的“Team_Id”進(jìn)行比較每當(dāng)找到匹配項(xiàng)時(shí),我想將 df_1 中 Team_1 的值替換為 df_2 中 Team_Name 中的相應(yīng)值。這樣我就可以繼續(xù)使用 df_1例如:如果 df_1 中的 Team_1 = 1 和 df_2 中的 Team_Id 相等,則 Team_1 = Kolkata Knight Riders 我也想對(duì) Team_2 重復(fù)相同的過程,請(qǐng)幫忙。df_1       Match_Id Over_Id     Ball_Id     Runs_Scored     Team_1  Team_2  Match_Date  Season_Id106229  829710  1             1             0              1      7     2015-04-08  8106230  829710  1             1             1              1      7     2015-04-08  8106231  829710  1             2             1              1      7     2015-04-08  8106232  829710  1             3             1              1      7     2015-04-08  8106233  829710  1             3             0              1      7     2015-04-08  8...     ...     ...     ...     ...     ...     ...     ...     ...119425  829828  20            4             2              7      3     2015-05-24  8119426  829828  20            5             0              7      3     2015-05-24  8119427  829828  20            5             6              7      3     2015-05-24  8119428  829828  20            6             0              7      3     2015-05-24  8119429  829828  20            6             4              7      3     2015-05-24  8   ```df_2    Team_Id     Team_Name0   1   Kolkata Knight Riders1   2   Royal Challengers Bangalore2   3   Chennai Super Kings3   4   Kings XI Punjab4   5   Rajasthan Royals5   6   Delhi Daredevils6   7   Mumbai Indians7   8   Deccan Chargers8   9   Kochi Tuskers Kerala9   10  Pune Warriors10  11  Sunrisers Hyderabad11  12  Rising Pune Supergiants12  13  Gujarat Lions```Then my Output will be ```First row of df_1 will be as following106229  829710  1             1             0              Kolkata Knight Riders      7     2015-04-08  8```
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繁花不似錦

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嘗試這個(gè) :

df1.Team_1.update(df1.Team_1.map(df2.set_index('Team_Id').Team_Name))


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反對(duì) 回復(fù) 2023-08-08
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