根据 df1 中的 3 个值匹配 df2 中的 3 个值填充数据框中的新列

Question

假设我有 2 个数据框，它们共享列“shoe”、“size”和“color”。较小的数据框包含每个鞋子型号并有一列“price”。较大的数据框包含每只售出的鞋子，但不包含价格（我知道这没有意义，但我只是想解释我的问题）

我想找到一种方法在较大的数据框中为鞋的价格编译一个新列，这将从较小的数据框中获取 3 个共享列“鞋”、“尺寸”和“颜色”。

我尝试过由于大小不同而不起作用的合并，我尝试过使用 for 循环，但老实说，我还是个初学者。

谁能指出我正确的方向？

下面是一些使用随机数据生成数据帧的代码：

def Rand(start, end, num): 
res = [] 

for j in range(num): 
    res.append(random.randint(start, end)) 

return res


df1 = pd.DataFrame({"shoe":range(10), 
"size":range(1,11),"color":range(2,12),
'price':range(100,110)})

df2 = pd.DataFrame({"shoe": Rand(1, 10, 100),
"size": Rand(1, 11, 100), "color": Rand(1, 11, 100)})

鉴于上述数据框，我正在尝试在 df2 中创建一个“价格”列，通过将 df2 的列与 df1 中相应列中的匹配值进行匹配来找到该列

Answer 1

也许你需要这个：

import pandas as pd
file1 = pd.DataFrame({"shoe":range(10), "size":range(1,11),"color":range(2,12), 'price':range(100,110)})
file2 = pd.DataFrame({"shoe":range(100), "size":range(1,101),"color":range(2,102)})
df = pd.merge(file1,file2,how='right', on = ["shoe","size","color"])
df.head()

在此示例中，您将获得新的数据框，它合并匹配三列。 你可以在这里阅读更多内容https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/merging.html