基于另一个数据帧的索引替换所有列值

Question

我试图将一个df列的值映射到另一个df列的值。你知道吗

第一个数据框包含足球比赛结果：

Date|HomeTeam|AwayTeam

2009-08-15|0|2
2009-08-15|18|15
2009-08-15|20|10

第二个df包含团队，只有一列：

TeamName

Arsenal
Bournetmouth
Chelsea

最终的结果是第一个df与比赛，但与球队的名字，而不是数字在“主队”和“AwayTeam”。第一个df中的数字表示第二个df的索引。你知道吗

我试过“.replace”：

for item in matches.HomeTeam:
    matches = matches.replace(to_replace = matches.HomeTeam[item], value=teams.TeamName[item])

它确实替换了某些项的值（大约80%），但忽略了其他项。我找不到替代其他值的方法。你知道吗

请让我知道我做错了什么，以及如何解决这个问题。谢谢！你知道吗

Answer 1

可以尝试使用applymap：

df[['HomeTeam', 'AwayTeam']] = df[['HomeTeam', 'AwayTeam']].applymap(lambda x: teams['TeamName'].tolist()[x])

现在：

print(df)

输出将如预期的那样。你知道吗

Answer 2

我假设teams也是一个数据帧，类似于：

teams = pd.DataFrame(data=[['Team_0'], ['Team_1'], ['Team_2'], ['Team_3'],
    ['Team_4'], ['Team_5'], ['Team_6'], ['Team_7'], ['Team_8'],
    ['Team_9']], columns=['TeamName'])

但是您未能在提供的示例中包含索引（实际上，在 两个样本）。你知道吗

我的建议是：

matches.set_index('Date')\
    .applymap(lambda id: teams.loc[id, 'TeamName'])\
    .reset_index()