有条件地用不同 df 的值填充 pandas df 的一列

Question

我有两个不同形状的 df。一个包含单词及其频率，另一个包含单词及其lemmas。

第一个 df 总是将一个词映射到一个频率， 第二个 df 将许多单词映射到一个引理（多次）。例如：

df1:

  word  frequency
    de   33504559
   que   32700217
    no   28263302
     a   21978600
    la   21249418

和df2：

     lemma       word
   zurullo   zurullos
  zurupeto  zurupetos
    zutano     zutana
    zutano    zutanas
    zutano    zutanos

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我想将引理信息添加到df1，通过搜索df1 中的每个单词，将其与df2 中的单词进行比较，然后从df2 中提取引理信息以将其添加回@ 987654329@.

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when the value is always the same in df1 有一些有用的答案，但由于我想对包含不同单词的每一行执行此操作，所以我不确定如何继续。 （我检查了the merging and concatenating docs section，但重新浮出水面时比以前更加困惑......）

在 just-python 中我会使用循环，例如：

new_df = dict()
# assuming all dfs are dicts
for w, f in df1.items():
    if w in df2.keys():
        new_df[w] = (df2[w], f)

很高兴使用 pandas 数据帧操作了解更多有关此内容的信息。

Answer 1

试试这个：

df1.merge(df2, how='left', on='word')