使用匹配的 ID 将值从一个数据帧填充到另一个数据帧答案

【问题标题】：Fill values from one dataframe to another with matching IDs使用匹配的 ID 将值从一个数据帧填充到另一个数据帧
【发布时间】：2017-01-31 01:31:58
【问题描述】：

我有两个 pandas 数据框，我想获取 DF1 中每个 ID 的 items_bought 的总和。然后向 DF2 添加一列，其中包含从 DF1 计算的 items_bought 的总和，并使用匹配的 ID 填充，否则将其填充为 0。我怎样才能以优雅和有效的方式做到这一点？

DF1

ID | items_bought
1        5
3        8
2        2
3        5
4        6
2        2

DF2

期望的结果：DF2 变为

ID | items_bought
1        5
2        4
8        0
3        13
2        4

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

df1.groupby('ID').sum().loc[df2.ID].fillna(0).astype(int)
Out[104]: 
    items_bought
ID              
1              5
2              4
8              0
3             13
2              4

使用 df1 计算每个 ID 的总和。
生成的数据框现在由ID 索引，因此您可以通过调用loc 使用df2 ID 进行选择。
用fillna填补空白。
NA 由浮点类型处理。现在它们已被删除，将列转换回整数。

【讨论】：

当我做 df2['items_bought'] = df1.groupby('ID')['items_bought'].sum().loc[df2.ID].fillna(0).astype( int) 我收到错误 ValueError: cannot reindex from a duplicate axis。知道为什么吗？
您的 ID 列中有骗子。

【解决方案2】：

使用groupby 和sum 解决，然后reindex 使用fill_value=0 和最后reset_index：

df2 = df1.groupby('ID').items_bought.sum().reindex(df2.ID, fill_value=0).reset_index()
print (df2)
   ID  items_bought
0   1             5
1   2             4
2   8             0
3   3            13
4   2             4

【讨论】：