如何在python pandas中参考其他数据框创建新列

Question

    输入：df1=pd.DataFrame({    "BusId":['abc1','abc2','abc3'],    "Fair Increase":[2,3,5]})df2=pd.DataFrame({    'BusId':['abc1','abc2','abc3','abc4','abc5'],    "Fair":[5,6,7,8,9]})仅需要针对df2上df1中存在的BusId进行计算。计算 df2 中增加的公平公平 + df1 中的公平增加预期产量：BusId   Fair    Increased Fairabc1    5           7abc2    6           9abc3    7           12

Answer 1

您可以使用df.merge合并df2和df2，创建新列Increased Fair并删除旧列Fair Increase

>>> df3 = df2.merge(df1).set_index('BusId')

>>> df3['Increased Fair'] = df3['Fair'] + df3['Fair Increase']

>>> del df3['Fair Increase']

>>> df3

       Fair  Increased Fair

BusId                      

abc1      5               7

abc2      6               9

abc3      7              12

Answer 2

您可以map与字典查询一起使用

m = dict(df2.values)

df1.assign(**{'Increased Fair': df1.BusId.map(m) + df1['Fair Increase']})

  BusId  Fair Increase  Increased Fair

0  abc1              2               7

1  abc2              3               9

2  abc3              5              12