使用熊猫根据查找表为列分配值[重复]答案

【问题标题】：Assign value to column based on lookup table using pandas [duplicate]使用熊猫根据查找表为列分配值[重复]
【发布时间】：2020-10-31 22:43:45
【问题描述】：

我有以下矩阵：

destinations = ["DC","NY","SF","AL"]

workinDays = [[3, 5, 7, 7], 
                [5, 5, 7, 7],
                [7, 7, 7, 7],
                [7, 7, 7, 7]]

working_days_df = pd.DataFrame(data=workinDays, columns=destinations,
                 index=destinations).astype(str) + " working days"

基于上面的矩阵（当你运行上面的代码时，你会得到一个数据集形式的矩阵）我想将值分配给另一个数据集other_df，它最多有 100 行：

dest1   dest2
DC      DC
NY      AL
...

所以我想添加一个新列，从上面的矩阵中读取正确的值。例如，在第 2 行，dest1 是 NY，dest2 是 AL。所以基于矩阵，它的值应该是 7。我该怎么做？

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

IIUC，你可以进行查找：

df_other['new'] = working_days_df.lookup(df_other['dest1'], df_other['dest2'])

这里，working_days_df 是您的矩阵 DataFrame，而 df_other 是您要查找值的那个。

【讨论】：

这只是转换当前数据集，但不会映射到他提到的其他数据集。可以通过合并来编辑它，就像我的解决方案一样。
@AkshaySehgal 刚刚注意到并修复，谢谢。
DataFrame.lookup 自 1.2.0 版起已弃用。

【解决方案2】：

执行以下操作 -

df1 = df.unstack().reset_index()
df1.columns = ['dest1', 'dest2', 'workingdays']

#the second dataframe that you mention is the other_df
pd.merge(other_df,df1,how='left',on = ['dest1', 'dest2'])

dest1   dest2   workingdays
0   DC  DC  3 working days
1   DC  NY  5 working days
2   DC  SF  7 working days
3   DC  AL  7 working days
4   NY  DC  5 working days
5   NY  NY  5 working days
6   NY  SF  7 working days
7   NY  AL  7 working days
8   SF  DC  7 working days
9   SF  NY  7 working days
10  SF  SF  7 working days
11  SF  AL  7 working days
12  AL  DC  7 working days
13  AL  NY  7 working days
14  AL  SF  7 working days
15  AL  AL  7 working days

【讨论】：