python代码基于另一个dataFrame返回数据框中的元素值

Question

我也有一个类似于使用年度数据生成的文件类似的数据集

d1 = pd.DataFrame({'category': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'], 
                    'col': ['20%', '40%', '80%', '40%', '60%', '20%']})

，类似于此的数据集是使用另一个数据集生成的数据集，该数据集

d2 = pd.DataFrame({'category': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'], 
                    '20%': ['2.1', '4.1', '6.8', '5.9', '3.4', '5.4'], 
                    '40%': ['1.9', '3.7', '6.1', '4.8', '4.1', '7.2'], 
                    '60%': ['3.1', '4.9', '6.5', '7.1', '7.9', '5.1'], 
                    '80%': ['2.5', '4.5', '5.6', '6.9', '8.4', '7.4']})

我希望获得这样的输出，在其中它将基于D2返回元素的值。 D1中的两个列

op =  pd.DataFrame({'category': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'],
                    'col': ['20%', '40%', '80%', '40%', '60%', '20%'],
                    'min_value': ['2.1', '3.7', '5.6', '4.8', '7.9', '5.4']})

我不确定如何看待值

Answer 1

使用 对于undivot，然后将JOIN放在 dataframe.merge ：

df = d1.merge(d2.melt('category', value_name='min_value', var_name='col'), how='left')
print (df)
  category  col min_value
0        A  20%       2.1
1        B  40%       3.7
2        C  80%       5.6
3        D  40%       4.8
4        E  60%       7.9
5        F  20%       5.4

dataframe.join 和 dataframe.stack ：

df = d1.join(d2.set_index('category').stack().rename('min_value'), on=['category','col'])