Pandas: 根据另一个DataFrame进行赋值

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas在一个DataFrame中根据另一个DataFrame的值进行赋值。这在数据处理和数据清洗中非常常见，通过这种方式我们可以根据一些条件或者参考数据来更新和修改数据。

在开始之前，我们先导入Pandas库并创建两个示例DataFrame：data和reference。

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                     'B': [6, 7, 8, 9, 10]})

reference = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                          'C': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']})

data DataFrame 包含两列 A 和 B，而 reference DataFrame 包含两列 A 和 C。我们将使用data的列 A 来参考reference的值，并将相应的C列值赋值给data的B列。

阅读更多：Pandas 教程

使用 map 函数

Pandas的map函数能够按照行索引或者列名来映射另一个DataFrame的值。我们可以使用map函数将reference中的C列值映射到data的B列。

data['B'] = data['A'].map(reference.set_index('A')['C'])

以上代码行会根据data的列A作为索引，将reference的列C的值映射到data的列B。

执行以上代码，data的新值将如下所示：

   A  B
0  1  a
1  2  b
2  3  c
3  4  d
4  5  e

可以看到data的B列由原来的[6, 7, 8, 9, 10]被更新为['a', 'b', 'c', 'd', 'e']。

使用 merge 函数

除了使用map函数，我们还可以使用merge函数来根据另一个DataFrame的值进行赋值。merge函数将两个DataFrame按照指定的列进行合并操作，然后根据合并结果来赋值。

data = data.merge(reference[['A', 'C']], on='A', how='left')
data.rename(columns={'C': 'B'}, inplace=True)

以上代码行首先使用merge函数将reference的A和C列合并到data中，并根据A列进行合并操作。合并模式使用了how='left'，以确保data中的所有行都被保留。之后，我们使用rename函数将C列重新命名为B列。

执行以上代码，data的新值和之前一样：

   A  B
0  1  a
1  2  b
2  3  c
3  4  d
4  5  e

使用条件语句赋值

除了根据另一个DataFrame进行赋值，我们还可以使用条件语句来根据特定的条件赋值。例如，我们可以根据data的列A是否大于等于3来给data的B列赋值。

data.loc[data['A'] >= 3, 'B'] = 'high'
data.loc[data['A'] < 3, 'B'] = 'low'

以上代码行使用loc函数根据条件选择特定的行和列，并将符合条件的行的B列赋值为’high’或’low’。

执行以上代码，data的新值将如下所示：

   A     B
0  1   low
1 2   low
2  3  high
3  4  high
4  5  high

可以看到，根据条件，data的B列被更新为’high’和’low’。

总结

在本文中，我们介绍了如何使用Pandas根据另一个DataFrame的值进行赋值。通过使用map函数、merge函数和条件语句，我们可以根据参考数据来更新和修改数据。这对于数据处理和数据清洗非常有用，并且可以灵活地根据不同的需求进行操作。

希望本文对于你理解在Pandas中根据另一个DataFrame进行赋值有所帮助！