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