匹配具有相似列的两个数据框答案

【问题标题】：Match two dataframes with similar columns匹配具有相似列的两个数据框
【发布时间】：2020-05-21 08:52:50
【问题描述】：

我有两个数据框：

df1:

  Country_Name      Population_1991     Population_1992  
0 Colombia          33758337            34422569
1 Ecuador           3244345             324345455
2 France            362763732           372874749   
3 UK                327874738           375960889

df2：

    Period  Trade_Flow  Reporter    Partner Trade_Value
0   1991    Import      Colombia    France  230723392
1   1991    Import      Colombia    UK      1237364
2   1992    Import      Colombia    France  230723392
3   1992    Import      Colombia    UK      1237364
4   1991    Import      Ecuador     France  230723392
5   1991    Import      Ecuador     UK      1237364
6   1992    Import      Ecuador     France  230723392
7   1992    Import      Ecuador     UK      1237364

我想要的是使用年份和 Country_name 在 df2 上加入 df1。因此，从 df2 中查看每一行的 Reporter 国家/地区，并将其与 df1 中的 Country_Name 匹配。取人口值并将其添加到 Reporter_pop 列中。对 Partner_pop 等执行相同的操作。最终结果应如下所示：

    Period  Trade_Flow  Reporter    Partner Trade_Value Reporter_pop Partner_pop
0   1991    Import      Colombia    France  230723392   33758337     362763732                   
1   1991    Import      Colombia    UK      1237364     33758337     327874738                 
2   1992    Import      Colombia    France  230723392   34422569     372874749  
3   1992    Import      Colombia    UK      1237364     34422569     375960889
4   1991    Import      Ecuador     France  230723392   3244345      362763732                 
5   1991    Import      Ecuador     UK      1237364     3244345      327874738              
6   1992    Import      Ecuador     France  230723392   324345455    372874749  
7   1992    Import      Ecuador     UK      1237364     324345455    375960889

谢谢。

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

试试这个，它会使 df1 数据格式与 df2 相同：

import pandas as pd
df=pd.DataFrame({'Country_name':['columbia',
                                 'ecuador', 'France'],
                'pop_1991':[123325,453233,645632],
                'pop_1992':[153232,478653,654324]})


df2=df.iloc[0:,[0,1]]
df2['Year']=1991
df2=df2.rename(columns={'pop_1991':'population'})
df3=df.iloc[0:,[0,2]]
df3['Year']=1992
df3=df3.rename(columns={'pop_1992':'population'})
df4=df2.append(df3,ignore_index=True)

发布这个只是合并你的数据基础年份和国家希望对你有帮助

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