如果条件适用，则从其他数据框中添加数据框列

Question

我的问题如下：我有两个长度不同的数据框。两者都有共同的“标题”列，看起来像这样：

df1:  
idn  title         ISBN         other_stuff 
343  some title    3847832342   ahfsdfasjdfs
351  other title   9785482733   asfdjkajskfdfd


df2:
idn  title         ISBN         important      other_stuff 
444  some title    633847347    interesting    dakjsfdlfeihaiwfh
566  some title    242343243                   4wkhashfuihwauehfa
545  further title 543545455    r3434     

我想要查看第一个数据帧 (df1) 中的“标题”列，并检查第二个数据帧 (df2) 中的“标题”列。如果它们匹配（如“某个标题”的情况，那么我想向 df1 添加一列，其中包含 df2 中“重要”列中的值。

我现在尝试了以下方法：

df1['new_column'] = np.where(df1['title'] != df2['title'], df2['important'], 'N/A')

但我收到一条错误消息： ValueError: Can only compare identically-labeled Series objects

到目前为止，我已经尝试重置两个数据帧的索引以及删除它们，但这并没有帮助。我不知道如何解决这个问题以及为什么会发生这种情况 - 也许问题是我在 df2 中有两个“标题”命中？如果是这样，我该如何解决这个问题？我很乐意只使用“重要”条目中的第一个命中，然后忽略“某个标题”的所有其他命中，但不知道该怎么做 - 如果可能的话？

Answer 1

您可以使用pd.merge。 Here 是文档。

理想情况下，它应该像这样工作：

df1.merge(df2[['title', 'important']], left_on='title', right_on='title')