df1:
col1 col2
0 a 5
1 b 2
2 c 1
df2:
col1
0 qa0
1 qa1
2 qa2
3 qa3
4 qa4
5 qa5
最终输出:
col1 col2 col3
0 a 5 qa5
1 b 2 qa2
2 c 1 qa1
基本上,在 df1 中,我为另一个 df 数据存储了索引。我必须从 df2 获取数据并将其附加到 df1 中。
我不知道如何通过索引号获取数据。
最佳答案
使用Series.map
由另一个系列
:
df1['col3'] = df1['col2'].map(df2['col1'])
或者使用DataFrame.join
与重命名
列:
df1 = df1.join(df2.rename(columns={'col1':'col3'})['col3'], on='col2')
print (df1)
col1 col2 col3
0 a 5 qa5
1 b 2 qa2
2 c 1 qa1
关于python - 从 pandas 的已知索引中获取行数据,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/64075177/