如果满足条件，如何迭代熊猫数据框，然后将新行添加到 df [重复]答案

【问题标题】：How iterate pandas dataframe if condition is met then add new rows to df [duplicate]如果满足条件，如何迭代熊猫数据框，然后将新行添加到 df [重复]
【发布时间】：2021-09-10 12:12:20
【问题描述】：

如果在 df1 中也找到硬币名称，我想迭代 df2['name]' 的每一行我想在 df2 中使用 df1 的标签名称创建一个新行。或者创建一个最简单的新 Df3。

我尝试了很多解决方案，例如迭代，但我没有运气

for row in df2['name']:
  
   for row2 in df1['name']:
   
      if row == row2:
        ...cannot complete this step...

我的主要问题是我不知道解决此问题的最佳方法是什么。迭代与否？我确信 pandas 有更好的方法，但我无法解决。

我有一个看起来像这样的 pandas 数据框

df1

	name	tags
1	bitcoin	mineable
2	ethereum	pow

还有第二个这样的

df2

	name	value
1	bitcoin	0
2	ethereum	0.242424

我要创建的 Df3

	name	value	tags
1	bitcoin	0	mineable
2	ethereum	0.242424	pow

【问题讨论】：

您好，您可以使用pandas.merge 根据定义的键（在您的情况下为name）加入数据帧，而不是迭代。 pandas.pydata.org/docs/getting_started/comparison/…

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

无需重复

import pandas as pd
from io import StringIO

df1 = pd.read_csv(StringIO("""name  tags
bitcoin     mineable
ethereum    pow"""), sep="\s+")


df2 = pd.read_csv(StringIO("""name  value
bitcoin     0
ethereum    0.242424"""), sep="\s+")

>>> df1.merge(df2, on="name")
       name      tags     value
0   bitcoin  mineable  0.000000
1  ethereum       pow  0.242424

【讨论】：