Pandas 数据框：df 从另一个 df1 数据框添加一列答案

【问题标题】：Pandas Dataframe: df adding a column from another df1 dataframePandas 数据框：df 从另一个 df1 数据框添加一列
【发布时间】：2020-07-24 16:26:59
【问题描述】：

需要帮助：我无法集中精力处理这个问题，我尝试了不同的 while & for 循环可能性，但都出错了。

基本上，我想根据对应的“inst_id”将一列从 df1 添加到 df。

这是我的df

这是我的df1

如您所见，它们都有不同的索引长度，我不能直接将值从 df1 附加到 df。

所以我想基于 2 个数据框实现这样的目标：

new_df = ({'inst_id':100654,100654, ..., 494904},
      {'inst_name':'Alabama A&M University','Alabama A&M University', '...', 'Access Careers- 
       Islandia' })

import pandas as pd
pd.dataframe = new_df

TYIA！

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe append add

【解决方案1】：

如果我的理解正确，你可以使用pd.merge

new_df = df.merge(df1, on='inst_id')

【讨论】：

我知道我让自己复杂化了。哈哈！当然，作为一个新手，以前从来没有这样做过......这会立即奏效......我想我必须重新创建一个包含 15000 个索引的全新字典非常感谢！

【解决方案2】：

您可以使用 pd.merge 在这两个表之间执行内部联接

pd.merge(df1, df2, how='inner', on='inst_id')

例子

>>> df1 = pd.DataFrame({"inst_id": [100654, 100654, 100654, 100663, 100663], "award_lvl":[5,7,9,2,5]})
>>> df1
   inst_id  award_lvl
0   100654          5
1   100654          7
2   100654          9
3   100663          2
4   100663          5
>>>
>>>
>>> df2 = pd.DataFrame({"inst_id":[100654, 100663],"inst_name":["Alabama A & M", "Uni of Alabama at Bir"]})
>>> df2
   inst_id              inst_name
0   100654          Alabama A & M
1   100663  Uni of Alabama at Bir
>>>
>>>
>>> new_df = pd.merge(df1, df2, how='inner', on='inst_id')
>>> new_df
   inst_id  award_lvl              inst_name
0   100654          5          Alabama A & M
1   100654          7          Alabama A & M
2   100654          9          Alabama A & M
3   100663          2  Uni of Alabama at Bir
4   100663          5  Uni of Alabama at Bir

【讨论】：

是的 Manikanta，这也行得通，类似于 kait 的建议...欣赏两者！

【解决方案3】：

data1 = [['tom', 10], ['nick', 15], ['juli', 14]] 
df1 = pd.DataFrame(data1, columns = ['Name', 'Age']) 
data2 = [['tom', 'A'], ['nick', 'B'], ['juli', 'A'],['Mark', 'D']]
df2 = pd.DataFrame(data2, columns = ['Name', 'Section'])  
df3 = pd.merge(df2,df1,on='Name',how='outer')
print(df3)

你会得到它如下。姓名科年龄 0 汤姆 A 10 1 个缺口 B 15 2 七里 A 14 3 马克 D NaN

【讨论】：