根据Python中的单元格值合并两个数据集答案

【问题标题】：Merge two datasets according to cell value in Python根据Python中的单元格值合并两个数据集
【发布时间】：2021-01-15 23:31:34
【问题描述】：

我有两个数据集。一个有多个观察结果，如下所示：

Name | Obs 1 | Obs 2 | Obs 3 | AX 0.04 ... ... BX 1.2 ... ... CX 0.5 ... ... DX ... ... ... EX ... ... ... FX ... ... ... GX 0.05 ... ...

我有第二个数据集，可以将其称为 x，其行数少于上面的数据集，我想在上面的数据集中创建一个新列，并为适当的列填写值，同时将其余列保留为黑色或使用 n/如下图。

Name | Obs 1 | Obs 2 | Obs 3 | x | AX 0.04 ... ... 0.02 BX 1.2 ... ... n/a CX 0.5 ... ... n/a DX ... ... ... n/a EX ... ... ... -0.5 FX ... ... ... .004 GX 0.05 ... ... n/a

如何使用 Python 和 Pandas 进行管理？我想 Python 可以在名称列中搜索相似之处，这相当简单，但我不太确定如何创建合适的新列。

【问题讨论】：

1.显示第二个数据集 2. 描述第一个数据集的行与第二个数据集的行之间的关系？

标签： python python-3.x pandas csv

【解决方案1】：

您可以将合并功能与第二个 df 所需的列的子集一起使用：

df_merged = df_1.merge(df_2[['Name','X']], on='Name')

您可以在文档中找到更详细的帮助： https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.merge.html

【讨论】：