根据anoth中的值向pandas数据框的一列中添加值

Question

假设我有两个矩阵，一个是原始矩阵，一个是参考矩阵：

import pandas as pa
print "Original Data Frame"
# Create a dataframe
oldcols = {'col1':['a','a','b','b'], 'col2':['c','d','c','d'], 'col3':[1,2,3,4]}
a = pa.DataFrame(oldcols)
print "Original Table:"
print a

print "Reference Table:"
b = pa.DataFrame({'col1':['x','x'], 'col2':['c','d'], 'col3':[10,20]})
print b

桌子是这样的：

Original Data Frame
Original Table:
  col1 col2  col3
0    a    c     1
1    a    d     2
2    b    c     3
3    b    d     4

Reference Table:
  col1 col2  col3
0    x    c    10
1    x    d    20

现在我要从原始表（a）的第三列（col3）中减去两个表的第二列匹配行中引用表（c）中的值。因此，表2的第一行应该将值10添加到第三列，因为表b中列为col2的行是'c'，而col3中的值是10。有道理？下面是一些代码：

col3 = []
for ix, row in a.iterrows():
    col3 += [row[2] + b[b['col2'] == row[1]]['col3']]

a['col3'] = col3
print "Output Table:"
print a

产生以下输出：

Output Table:
  col1 col2  col3
0    a    c  [11]
1    a    d  [22]
2    b    c  [13]
3    b    d  [24]

我的问题是，有没有更优雅的方法来做这个？另外，“col3”中的结果不应该是列表。也欢迎使用numpy的解决方案。

Answer 1

我不太理解您对所做工作的描述，但是您所显示的输出可以通过首先合并两个数据帧，然后进行一些简单的操作来生成

>>> df = a.merge(b.filter(['col2', 'col3']), how='left',
                 left_on='col2', right_on='col2', suffixes=('', '_'))
>>> df
  col1 col2  col3  col3_
0    a    c     1     10
1    b    c     3     10
2    a    d     2     20
3    b    d     4     20

[4 rows x 4 columns]
>>> df.col3_.fillna(0, inplace=True) # in case there are no matches
>>> df.col3 += df.col3_
>>> df
  col1 col2  col3  col3_
0    a    c    11     10
1    b    c    13     10
2    a    d    22     20
3    b    d    24     20

[4 rows x 4 columns]
>>> df.drop('col3_', axis=1, inplace=True)
>>> df
  col1 col2  col3
0    a    c    11
1    b    c    13
2    a    d    22
3    b    d    24

[4 rows x 3 columns]

如果col2中b的值不是唯一的，那么您可能还需要以下内容：

>>> b.groupby('col2', as_index=False)['col3'].aggregate(sum)