比较两个数据框的列并使用 Pandas 返回不同列的值

Question

我是熊猫新手。给定两个数据框：

df_1

product_id	product_price	invoice_total
p1	100	200
p2	200	300
p3	300	600
p4	400	700

df_2

product_id	quantity	invoice_total
p1	8	700
p6	3	900
p2	5	600

我想检查 df1 中的产品 id 是否与 df2 相似，如果是，则选择 df2 中的 invoice total 的值。

我已经尝试了 for 循环：

df_new = pd.DataFrame()
for i in df1.product_id:
   for j in df2.product_id:
      if i == j:
         # return the value of df2.invoice_total and append to the df_new.
         

但我相信有更好的方法。

结果应该是这样的：

product_id	invoice_total
p1	700
p2	600

Answer 1

我假设你想做一个“左连接”。

df_new = df1.join(df2, how = 'left')

然后在 df_new 中，您可以选择“invoice_total”列并通过以下方式列出它：

df_new['invoice_total'].values.tolist()

如果这就是你要找的东西，请告诉我；）。

Answer 2

您可以为此使用数据框合并

import pandas as pd

df_1 = pd.DataFrame({
    'product_id': ['p1', 'p2', 'p3', 'p4'],
    'product_price': [100, 200, 300, 400],
    'invoice_total': [200, 300, 600, 700]
})

df_2 = pd.DataFrame({
    'product_id': ['p1', 'p6', 'p2'],
    'quantity': [8, 3, 5],
    'invoice_total': [700, 900, 600]
})

df_merged = df_1.merge(
    df_2,
    on='product_id',
    suffixes=('_df1', '')
)

df_merged 的​​内容

  product_id  product_price  invoice_total_df1  quantity  invoice_total
0         p1            100                200         8            700
1         p2            200                300         5            600

然后过滤到只需要的列

df_merged = df_merged[['product_id', 'invoice_total']]

df_merged 的​​最终内容

  product_id  invoice_total
0         p1            700
1         p2            600