混合比较两个数据帧中的多列，并使用python | pandas添加一个新的

Question

我有file1，有6列，如下所示：

proNum   proName   color      path    comNum    comName
1        apple     red        ewtt    43        namex
1        apple     red        lfor    27        namey
1        apple     red        bcms    276       namez
4        orange    yellow     owif    7         namea
4        orange    yellow     zxaq    19        nameb
8        burry     bink       lpoq    99        namec

和file2，两列如下：

comName    color
nameb      red
namex      bink
nameb      black
namez      blue
namec      yellow
namey      red
namez      red
nameb      bink

我要找的是在file1中添加一列，结果是/from:check/go遍历file1中comName的每个值，将它与file2中的comName逐一进行比较，如果找到相同的值，则取file2中color的对应值，并与file1中的color进行比较，如果相同，则将color的值放入该新列并退出，然后检查comName的下一个值

如果color的值不相等，则继续在file2中进行，因为comName对其中一些值显示一个或多个值，如果在file2中检查finish并且在color中没有相等的值，则在新列中输入No/Nan

以下是输出：

proNum   proName   color      path    comNum    comName   New_color
1        apple     red        ewtt    43        namex     No
1        apple     red        lfor    27        namey     red
1        apple     red        bcms    276       namez     red
4        orange    yellow     owif    7         namea     No
4        orange    yellow     zxaq    19        nameb     No
8        burry     bink       lpoq    99        namec     No

这似乎很容易，但这些混音比较真的困惑我怎么做，所以任何帮助/想法将不胜感激

Answer 1

在comName和color列上的表上应用左联接应使leed达到所需的输出

file2['color_y']=['red','bink','black','blue','yellow','red','red','bink']file1.merge(file2, how='left', on=['comName','color'].fillna('No')

Answer 2

请尝试以下代码：

df2 = df2.drop_duplicates(['comName'], keep='last')
result = df.merge(df2, on='comName', how='left', suffixes=('', '_y'))
result['New_color'] = result.apply(lambda x: x.color if x.color == x.color_y else 'No', 1)
result = result.drop(['color_y'], 1)

df是file1，df2是file2

输出：

  proNum proName   color  path comNum comName New_color
0      1   apple     red  ewtt     43   namex        No
1      1   apple     red  lfor     27   namey       red
2      1   apple     red  bcms    276   namez       red
3      4  orange  yellow  owif      7   namea        No
4      4  orange  yellow  zxaq     19   nameb        No
5      8   burry    bink  lpoq     99   namec        No

Answer 3

您可以在这里使用合并，这样您只能在comName和color上完全匹配时分配New_color

df1.merge(df2.assign(New_color=df2.color), how='left').fillna('No')

输出

   proNum proName   color  path  comNum comName New_color
0       1   apple     red  ewtt      43   namex        No
1       1   apple     red  lfor      27   namey       red
2       1   apple     red  bcms     276   namez       red
3       4  orange  yellow  owif       7   namea        No
4       4  orange  yellow  zxaq      19   nameb        No
5       8   burry    bink  lpoq      99   namec        No