如何使用另一个数据帧（dfB）中的值填充数据帧（dfA）列“a”，具体取决于dfB中的列/行值？

Question

我有一个df（dfA），有6个国家的出生时预期寿命和每年gdp。与以下structure一起：

country  year  expectancy  gdp  difference
chile    2000    60       1bn     NA
chile    2001    63       1.5bn  0.5bn
chile    2002    65       2.5bn  0.5bn
chile    2003    68       3.5bn  1.0bn
  .
  .
  .
chile    2015    80      10bn     10bn

每一行代表一个国家从2000年到2015年每年的数据（gdp、预期等），涉及6个国家

我创建了一个新的数据框架来存储每个国家的重要总体变量，例如每个国家的GDP增量（2015年GDP减去2000年GDP）。新的df（dfB）看起来像this：

country   startEndDelta (dummydata)
Chile        x
China        y
Germany      z
Mexico       a
USA          b
Zimbabwe     c

我想做的是在我的newdf中添加一个新列，显示每个国家哪一年的GDP增长最大

我已经能够计算这一年了，但我首先必须用一个国家的记录创建另一个数据框Here I do it the way I metioned before.

我希望这样做的方式类似于：

dfB['biggestDeltaYear'] = ?year with the biggest increase in GDP?

其中，这一行代码填充dfB中新列“biggestDeltaYear”的每一行

我有什么选择

非常感谢

Answer 1

也许您可以尝试使用pandas.DataFrame的groupby（）方法

dfA.groupby('country').apply(lambda x:x['year'].iloc[x['difference'].argmax()])