根据另一个数据框中的值将列添加到数据框中

Question

我有两个数据框，第一个：df1：   product     price0  apples      1.991  bananas     1.20 2  oranges     1.493  lemons      0.54  Olive Oil   8.99df2：   product     product.1     product.2 0  apples      bananas       Olive Oil1  bananas     lemons        oranges2  Olive Oil   bananas       oranges3  lemons      apples        bananas我希望第二个数据框中的一列是基于第一个数据框中每个项目的价格的价格总和。所以期望的结果是：   product     product.1     product.2     total_price 0  apples      bananas       Olive Oil     12.181  bananas     lemons        oranges       3.192  Olive Oil   bananas       oranges       11.683  lemons      apples        bananas       3.69实现这一目标的最佳方法是什么？我尝试合并 df2 中每一列的名称上的数据帧，但这似乎很耗时，特别是当 df1 获取更多行而 df2 获取更多列时。df = pd.merge(df1, df2, how='right', left_on='product', right_on='product')df = pd.merge(df1, df2, how='right', left_on='product', right_on='product.1')df = pd.merge(df1, df2, how='right', left_on='product', right_on='product.2') df['Total_Price'] = df['price']+df['price.1']+df['price.2']

Answer 1

您可以尝试如下所示：

1. 首先，将 df1 转换为键和值的字典

2. 在上面使用字典，applymap后面跟着sum

可能下面的代码片段会做类似的事情：

dictionary_val = { k[0]: k[1] for k in df1.values }

df2['Total_Price'] = df2.applymap(lambda row: dictionary_val[row]).sum(axis=1) # Note not creating new dataframe but using existing one

那么结果是df2：

    product    product.1    product.2   Total_Price

0   apples      bananas     Olive Oil    12.18

1   bananas     lemons      oranges      3.19

2   Olive Oil   bananas     oranges      11.68

3   lemons      apples      bananas      3.69