如何基于两个列值将我在DF1中创建的唯一ID与DF2匹配？

Question

我有两个数据范围，我正在努力将我在DF1创建的唯一ID与基于“名称”和“版本”值的DF2匹配。我需要在DF2中添加一个列，我们将其称为['ID']，其值与DF1中的唯一ID值匹配。条件是DF2中的“名称”和“版本”值都必须等于DF1中的相同的“名称”和“版本”，才能分配正确的ID值。 DF2具有DF1的所有元素，但它们是重复的。

df1 = pd.DataFrame(
    {
        'Unique ID': ['111', '222', '333', '444'],
        'Name': ['A', 'A' ,'B','C'],
        'Version': ['1.1', '1.2', '1.0', '1.1'],
        'x': ['...', '...', '...', '...']
    }
)

DF1

   | UNIQUE ID | NAME | VERSION |  X  |
  1|     111   |   A  |     1.1 | ... |
  2|     222   |   A  |     1.2 | ... |
  3|     333   |   B  |     1.0 | ... |
  4|     444   |   C  |     1.1 | ... |

df2 = pd.DataFrame(
    {
        'Name': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B'],
        'Version': [ '1.1' ,'1.1', '1.1', '1.2', '1.0'],
        'x': ['...', '...', '...', '...','...'],
        'x': ['...', '...', '...', '...','...'],
    }
)

DF2

    | NAME | VERSION |  X  | X  |
  1 |  A   |  1.1    | ... |... |
  2 |  A   |  1.1    | ... |... | 
  3 |  A   |  1.1    | ... |... |  
  4 |  A   |  1.2    | ... |... |
  5 |  B   |  1.0    | ... |... |

DF2的所需输出：

df2

    | NAME | VERSION |   ID    | X  |  X |
  1 |  A   |  1.1    |   111   |... | ...|
  2 |  A   |  1.1    |   111   |... | ...|
  3 |  A   |  1.1    |   111   |... | ...|
  4 |  A   |  1.2    |   222   |... | ...|
  5 |  B   |  1.0    |   333   |... | ...|

尝试的代码：

df2['ID'] = df1[df1['name' + '_' + 'version'].isin(df2['name' + '_' + 'version'])]['Unique ID'].values 

Answer 1

一种有点肮脏但有效的方式：

df2.merge(df1[['Unique ID','Name','Version']],left_on=['Name','Version'], right_on=['Name','Version'],
suffixes=('_left', '_right'))