通过比较具有多个条件的两个数据帧来获取特定的行值

Question

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我有一个第一个 DataFrame df1，它看起来像这样：

Name	Location
Bob	Paris
Bob	Berlin
Alice	Paris
Alice	Miami
Toto	NYC
Bob	NYC
Mark	Berlin
Joe	Paris
...	...

然后我有第二个 DataFrame df2 看起来也像这样:

Name	Location	Value
Alice	Paris	0.3
Bob	Paris	0.2
Bob	Berlin	0.4
Alice	Miami	0.1
Lucas	NYC	0.0
...	...	...

我想创建一个函数 searchedValue()，它在新列 ["SEARCHEDVALUE"] 中实现我的 df1 的每一行，并在这两个条件下使用相应的 df2["VALUE"] ：

通过检查 df1["NAME"] 是否在 df2 and 如果 df1["LOCATION"] 在我的 df2 中，那么 return df2 VALUE 对应于匹配行...否则return 找不到匹配项

我知道我可以使用类似这样的东西来实现我的专栏：

df1["SearchedValue"] = df2.apply(searchedValue)

但我还没有找到构建我的函数的解决方案。

感谢您的帮助

Answer 1

数据：

df = pd.DataFrame({'Name': {0: 'Bob', 1: 'Bob', 2: 'Alice', 3: 'Alice', 4: 'Toto'},
 'Location': {0: 'Paris', 1: 'Berlin', 2: 'Paris', 3: 'Miami', 4: 'NYC'}})

df:

    Name Location
0    Bob    Paris
1    Bob   Berlin
2  Alice    Paris
3  Alice    Miami
4   Toto      NYC

df2 = pd.DataFrame({'Name': {0: 'Bob', 1: 'Bob', 2: 'Alice', 3: 'Alice', 4: 'Lucas'},
 'Location': {0: 'Paris', 1: 'Berlin', 2: 'Paris', 3: 'Miami', 4: 'NYC'},
 'Value': {0: 0.3, 1: 0.2, 2: 0.4, 3: 0.1, 4: 0.0}})

df2:

    Name Location  Value
0    Bob    Paris    0.3
1    Bob   Berlin    0.2
2  Alice    Paris    0.4
3  Alice    Miami    0.1
4  Lucas      NYC    0.0

def searchedValue(Name, Location):
    merged = df.merge(df2, on=["Name", "Location"])
    result = merged[(merged.Name == Name) & (merged.Location == Location)]
    if not result.size:
        return "No match found"
    return f"The Value is: {result['Value'].iloc[0]}"
print(searchedValue("Alice", "Paris"))
print(searchedValue("Alice", "Miami"))
print(searchedValue("Alice", "NOOOOOOOOO"))

The Value is: 0.4
The Value is: 0.1
No match found

通过比较具有多个条件的两个数据帧来获取特定的行值

Get a specific row value by comparasion of two dataFrames with multiple conditions

python

comparator

dataframe

pandas

我有一个第一个 DataFrame df1，它看起来像这样：

然后我有第二个 DataFrame df2 看起来也像这样: