如何匹配来自具有不同大小的两个数据框的多个列？

Question

在here 中找到了一个类似的解决方案，其中询问者只有一个数据帧，并且他们的要求是匹配一个固定的字符串值：

result = df.loc[(df['Col1'] =='Team2') & (df['Col2']=='Medium'), 'Col3'].values[0]

但是，我在使用 .loc 方法时遇到的问题是它要求 2 个数据帧具有相同的大小，因为它只会匹配每个数据帧相同行位置上的值。因此，如果行的顺序混合在任一数据框中，它将无法按预期工作。

这种情况的示例如下所示：

df1 - df1 = pd.DataFrame({'a': [1,2,3], 'b': [4,5,6]})

df2 - df2 = pd.DataFrame({'a': [1, 3, 2], 'b': [4, 6, 5]})

使用 df1.loc[(df1['a'] == df2['a']) & (df1['b'] == df2['b']), 'Status'] = 'Included' 将产生：

但我正在寻找这样的东西：

我研究了诸如 .lookup 之类的方法，但在 2020 年 12 月已弃用（这也需要类似大小的数据框）。

Answer 1

如果需要更改值例如使用numpy.where:

df = df1.merge(df2, indicator='status', how='left')
df['status'] = np.where(df['status'].eq('both'), 'included', 'not included')
print (df)
   a  b    status
0  1  4  included
1  2  5  included
2  3  6  included