python - 如何根据 python 中 2 列的条件创建具有值的新数据框列？

Question

我有 2 个数据框，一个包含 2 列(日期和 key )，另一个包含相同的 2 列(日期和 key )。我想在一个数据框中创建一个新列，如果日期和键存在于另一个数据框中，则值为“1”；如果不存在，则值为“0”。这是一个例子:

df1:
+---------+--------+
|  date   |  key   |
+---------+--------+
|  date1  |    A   |
+---------+--------+
|  date2  |    A   |
+---------+--------+
|  date3  |    B   |
+---------+--------+


df2:
+---------+--------+
|  date   |  key   |
+---------+--------+
|  date1  |    A   |
+---------+--------+
|  date4  |    C   |
+---------+--------+
|  date5  |    B   |
+---------+--------+


resulting df1:

+---------+--------+--------+
|  date   |  key   |  col3  |
+---------+--------+--------+
|  date1  |    A   |   1    |
+---------+--------+--------+
|  date2  |    A   |   0    |
+---------+--------+--------+
|  date3  |    B   |   0    |
+---------+--------+--------+

本例中，由于 df1 的第一行(date1, A)存在于 df2 中，因此 col3 的值为 1，其他行均为 0。

我该怎么做？

Answer 1

对新列使用indicator参数，然后通过比较both字符串转换为1,0:

df = df1.merge(df2, how='left', indicator='col3', on=['date','key'])
df['col3'] = df['col3'].eq('both').astype(int)

或者:

df['col3'] = np.where(df['col3'].eq('both'), 1, 0)