如何使用另一个较小的 pandas 数据框过滤 pandas 数据框

Question

我有 2 个数据框，第一个看起来像这样

df1：

    MONEY    Value

0    EUR      850

1    USD      750

2    CLP        1

3    DCN        1

df2:

      Money

0      USD

1      USD

2      USD

3      USD

4      EGP

...    ...

25984  USD

25985  DCN

25986  USD

25987  CLP

25988  USD

我想删除 df1 中不存在的 df2 的“金钱”值。并添加 df1 中“Value”列的任意列值

  Money    Value

0      USD      720

1      USD      720

2      USD      720

3      USD      720

...    ...

25984  USD      720

25985  DCN        1

25986  USD      720

25987  CLP        1

25000  USD      720

Answer 1

一步步：df1.set_index("MONEY")["Value"]此代码将列转换MONEY为Dataframe索引。结果是：    print(df1)    MONEY    EUR    850    USD    150    DCN      1df2["Money"].map(df1.set_index("MONEY")["Value"])此代码将 的内容映射df2到df1。这将返回以下内容：    0    150.0    1      NaN    2    850.0    3      NaNdf2现在我们将前一列分配给名为的新列Value。把它们放在一起：df2["Value"] = df2["Money"].map(df1.set_index("MONEY")["Value"])df2现在看起来像：     Money  Value    0   USD  150.0    1   GBP    NaN    2   EUR  850.0    3   CLP    NaN只剩下一件事要做：删除任何有价值的行NaN：df2.dropna(inplace=True)整个代码示例：import pandas as pd# Create df1x_1 = ["EUR", 850], ["USD", 150], ["DCN", 1]df1 = pd.DataFrame(x_1, columns=["MONEY", "Value"])# Create d2x_2 = "USD", "GBP", "EUR", "CLP"df2 = pd.DataFrame(x_2, columns=["Money"])# Create new column in df2 called 'Value'df2["Value"] = df2["Money"].map(df1.set_index("MONEY")["Value"])# Drops any rows that have 'NaN' in column 'Value'df2.dropna(inplace=True)print(df2)输出：Money  Value0   USD  150.02   EUR  850.0