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Mappage de colonnes d'une trame de données à une autre pour créer une nouvelle colonne

j'ai un dataframe

id  store    address
1    100        xyz
2    200        qwe
3    300        asd
4    400        zxc
5    500        bnm

j'ai un autre dataframe df2

serialNo    store_code  warehouse
    1          300         Land
    2          500         Sea
    3          100         Land
    4          200         Sea
    5          400         Land

Je veux que ma trame de données finale ressemble à:

id  store    address  warehouse
1    100        xyz     Land
2    200        qwe     Sea
3    300        asd     Land
4    400        zxc     Land
5    500        bnm     Sea

c'est-à-dire mapper d'une trame de données sur une autre en créant une nouvelle colonne

pythonpandasdataframemapping
11
Shubham

df.merge

out = (df1.merge(df2, left_on='store', right_on='store_code')
          .reindex(columns=['id', 'store', 'address', 'warehouse']))
print(out)

   id  store address warehouse
0   1    100     xyz      Land
1   2    200     qwe       Sea
2   3    300     asd      Land
3   4    400     zxc      Land
4   5    500     bnm       Sea

pd.concat + df.sort_values

u = df1.sort_values('store')
v = df2.sort_values('store_code')[['warehouse']].reset_index(drop=1)
out = pd.concat([u, v], 1)

print(out)

   id  store address warehouse
0   1    100     xyz      Land
1   2    200     qwe       Sea
2   3    300     asd      Land
3   4    400     zxc      Land
4   5    500     bnm       Sea

Le premier appel de tri est redondant en supposant que votre trame de données est déjà triée sur store, auquel cas vous pouvez la supprimer.

df.replace/df.map

s = df1.store.replace(df2.set_index('store_code')['warehouse'])
print(s) 
0    Land
1     Sea
2    Land
3    Land
4     Sea

df1['warehouse'] = s
print(df1)

   id  store address warehouse
0   1    100     xyz      Land
1   2    200     qwe       Sea
2   3    300     asd      Land
3   4    400     zxc      Land
4   5    500     bnm       Sea

Vous pouvez également créer un mappage de manière explicite. Cela fonctionne si vous souhaitez l'utiliser plus tard.

mapping = dict(df2[['store_code', 'warehouse']].values)
df1['warehouse'] = df1.store.map(mapping)
print(df1)

   id  store address warehouse
0   1    100     xyz      Land
1   2    200     qwe       Sea
2   3    300     asd      Land
3   4    400     zxc      Land
4   5    500     bnm       Sea
15
cs95

Utilisez map ou join :

df1['warehouse'] = df1['store'].map(df2.set_index('store_code')['warehouse'])
print (df1)
   id  store address warehouse
0   1    100     xyz      Land
1   2    200     qwe       Sea
2   3    300     asd      Land
3   4    400     zxc      Land
4   5    500     bnm       Sea

df1 = df1.join(df2.set_index('store_code'), on=['store']).drop('serialNo', 1)
print (df1)
   id  store address warehouse
0   1    100     xyz      Land
1   2    200     qwe       Sea
2   3    300     asd      Land
3   4    400     zxc      Land
4   5    500     bnm       Sea
5
jezrael