python - Asignación de columnas de un marco de datos a otro para crear una nueva columna

pandas dataframe

Question

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• Pandas Merging 101 2 respuestas

tengo un marco de datos

id  store    address
1    100        xyz
2    200        qwe
3    300        asd
4    400        zxc
5    500        bnm

tengo otro dataframe df2

serialNo    store_code  warehouse
    1          300         Land
    2          500         Sea
    3          100         Land
    4          200         Sea
    5          400         Land

Quiero que mi marco de datos final se vea así:

id  store    address  warehouse
1    100        xyz     Land
2    200        qwe     Sea
3    300        asd     Land
4    400        zxc     Land
5    500        bnm     Sea

es decir, asignar de un marco de datos a otro creando una nueva columna

Answer 1

df.merge

out = (df1.merge(df2, left_on=''store'', right_on=''store_code'')
          .reindex(columns=[''id'', ''store'', ''address'', ''warehouse'']))
print(out)

   id  store address warehouse
0   1    100     xyz      Land
1   2    200     qwe       Sea
2   3    300     asd      Land
3   4    400     zxc      Land
4   5    500     bnm       Sea

pd.concat + df.sort_values

u = df1.sort_values(''store'')
v = df2.sort_values(''store_code'')[[''warehouse'']].reset_index(drop=1)
out = pd.concat([u, v], 1)

print(out)

   id  store address warehouse
0   1    100     xyz      Land
1   2    200     qwe       Sea
2   3    300     asd      Land
3   4    400     zxc      Land
4   5    500     bnm       Sea

La primera llamada de clasificación es redundante, suponiendo que su marco de datos ya esté ordenado en la store , en cuyo caso puede eliminarlo.

df.replace / df.map

s = df1.store.replace(df2.set_index(''store_code'')[''warehouse''])
print(s) 
0    Land
1     Sea
2    Land
3    Land
4     Sea

df1[''warehouse''] = s
print(df1)

   id  store address warehouse
0   1    100     xyz      Land
1   2    200     qwe       Sea
2   3    300     asd      Land
3   4    400     zxc      Land
4   5    500     bnm       Sea

Alternativamente, cree una asignación explícitamente. Esto funciona si quieres usarlo más tarde.

mapping = dict(df2[[''store_code'', ''warehouse'']].values)
df1[''warehouse''] = df1.store.map(mapping)
print(df1)

   id  store address warehouse
0   1    100     xyz      Land
1   2    200     qwe       Sea
2   3    300     asd      Land
3   4    400     zxc      Land
4   5    500     bnm       Sea

Answer 2

Usa el map o join :

df1[''warehouse''] = df1[''store''].map(df2.set_index(''store_code'')[''warehouse''])
print (df1)
   id  store address warehouse
0   1    100     xyz      Land
1   2    200     qwe       Sea
2   3    300     asd      Land
3   4    400     zxc      Land
4   5    500     bnm       Sea

df1 = df1.join(df2.set_index(''store_code''), on=[''store'']).drop(''serialNo'', 1)
print (df1)
   id  store address warehouse
0   1    100     xyz      Land
1   2    200     qwe       Sea
2   3    300     asd      Land
3   4    400     zxc      Land
4   5    500     bnm       Sea