比较python中的两列并在第一个表中返回匹配项答案

【问题标题】：Compare two column in python and return matches in first table比较python中的两列并在第一个表中返回匹配项
【发布时间】：2021-09-19 19:10:50
【问题描述】：

帮助循环比较不同表中的两列，并将匹配项返回到第一个表。

data1:
|name   | revenue |
|-------|---------|
|Alice  | 700     |
|Bob    | 1000    |
|Gerry  | 300     |
|Alex   | 600     |
|Kyle   | 800     |

data2:
|Name   | revenue |
|-------|---------|
|Bob    | 900     |
|Gerry  | 400     |

result data1:
|name   | revenue  |  name_result |
|-------|----------|--------------|
|Alice  | 700      |              |
|Bob    | 1000     |  Bob         |
|Gerry  | 300      |  Gerry       |
|Alex   | 600      |              |
|Kyle   | 800      |              |

我尝试使用此代码，但得到了所有空值：

import pandas as pd
import numpy as np

def group_category(category):
    for name in data['name']: 
        if name in data2['Name']:
            return name
        else: name = ''
        return name 
data['name_result'] = data['name'].apply(group_category)

【问题讨论】：

您使用哪个模块来处理数据帧？ pandas 或 r?
我正在使用熊猫
你读过pandas-merging-101吗？
如果您仍然没有找到方法，请告诉我
不合并怎么办？稍后我想在另一个任务中使用相同的代码： def group_category(category): for name in data['name']: if name in data2['Name']: return 'organic' else: name return name data['name_result '] = data[data['name'] == 'notorganic'].apply(group_category)

标签： python compare cycle

【解决方案1】：

使用：

def group_category(category):
    if category in df2['Name'].unique():
            return category
    else:
        return ''

#Finally:
#Since you are going to use this function on Series so used map() in place of apply()
df1['name_result']=df1['name'].map(group_category)

或

通过isin() 和where()：

df1['name_result']=df1['name'].where(df1['name'].isin(df2['Name']),'')

【讨论】：

如果条件相同，如何覆盖单元格，如果其他条件不变，则保留旧值？

【解决方案2】：

我找到了解决方案：

df1.loc[df1['name'].isin(df2['name_result'].unique()), 'brand'] = 'Adidas Collection'

【讨论】：