将值映射到Pandas中不同数据帧的数据帧

Question

问题：我有2个数据帧df1和df2。我的目标是修改df1，如果在df2内找到它，请替换它的一些值。

import pandas as pd 

# dataframe 1 
data = {'A':[90,20,30,25,50,60], 
     'B':['qq','ee','rr','tt','ii','oo'], 
     'C':['XX','VV','BB','NN','KK','JJ']} 
df1 = pd.DataFrame(data) 

# dataframe 2 
convert_table = {'X': ['dd','ee','ff','gg','hh','ii','ll','mm','nn','oo','pp','qq','rr','ss','tt','uu'], 
       'Y': ['DD','VV','FF','GG','HH','KK','LL','MM','NN','JJ','PP','XX','BB','SS','NN','LL'], 
       'Z': [5,7,11,13,17,19,23,29,31,37,41,43,47,53,59,61]} 
df2 = pd.DataFrame(convert_table) 

# search values of df1 inside of df2 and replace values 
for idx1,row1 in df1.iterrows(): 
    for idx2, row2 in df2.iterrows(): 
     if row1['B']==row2['X'] and row1['C']==row2['Y']: 
      df1.replace(to_replace=row1['B'],value=row2['Z'],inplace=True) 

正如你可以看到我有2圈，我检查的df1（row1）的一般行的df2发现里面。如果这一条件得到满足，那么我更换包含在ROW1 [“B”]与包含在row2['Z']

因此，我得到的是结果的一个值（我想有作为的结果到底是什么）：

In [120]: df1 
Out[120]: 
    A B C 
0 90 43 XX 
1 20 7 VV 
2 30 47 BB 
3 25 59 NN 
4 50 19 KK 
5 60 37 JJ 

请注意列B如何更改。

问题：你可以建议我一个更好的方式来写我的代码吗？我想通过使用Pandas或Python提供的内置函数尽可能快地完成它。

注意：包含在数据帧中的数据仅用于演示目的。

Answer 1

使用合并两列：

df1.merge(df2, left_on=['B','C'], right_on=['X','Y'], how='left') 

的how='left'是关键在这里。如果你不明白为什么，请阅读Brief primer on merge methods (relational algebra)。

我会修改你的榜样打造一个那里是在DF1的条目不存在DF2，这是('ii','KK')

In [1]: 
# dataframe 2 
convert_table = {'X': ['dd','ee','ff','gg','hh','ll','mm','nn','oo','pp','qq','rr','ss','tt','uu'], 
       'Y': ['DD','VV','FF','GG','HH','LL','MM','NN','JJ','PP','XX','BB','SS','NN','LL'], 
       'Z': [5,7,11,13,17,19,23,29,37,41,43,47,53,59,61]} 
df2 = pd.DataFrame(convert_table) 



In [2]: merged = df1.merge(df2, left_on=['B','C'], right_on=['X','Y'], how='left') 
     merged 
Out[2]: 
    A B C X Y  Z 
0 90 qq XX qq XX 43.0 
1 20 ee VV ee VV 7.0 
2 30 rr BB rr BB 47.0 
3 25 tt NN tt NN 59.0 
4 50 ii KK NaN NaN NaN 
5 60 oo JJ oo JJ 37.0 

我们获取最终数据框：

In [3]: 
merged.ix[merged.Z.notnull(),'B'] = merged.ix[merged.Z.notnull(),'Z'] 
merged = merged[['A','B','C']] 
merged 

Out[3]: 
    A B C 
0 90 43 XX 
1 20 7 VV 
2 30 47 BB 
3 25 59 NN 
4 50 ii KK 
5 60 37 JJ