现存在df1和df2,df1拥有A列,A列内值为不重复的字符串,新建df1的B列,内容为,df2中C列于A列的字符串相等的D列数字之和。举例df1A列内值按顺序为'吃饭'、'睡觉'、'打游戏',则df1B列的值按顺序为df2C列"吃饭"对应的D列数值之和、df2C列"睡觉"对应的D列数值之和、df2C列"打游戏"对应的D列数值之和。
时间: 2024-04-15 22:28:40 浏览: 18
要按顺序将df2中对应的D列数值之和赋值给df1的B列,可以利用`map`函数和`groupby`函数。首先,将df2按照C列进行分组,并计算D列的和。然后,使用`map`函数将df2中每个C列对应的D列数值之和映射到df1的B列。
下面是一个示例代码:
```python
# 按照C列分组并计算D列的和
grouped_df2 = df2.groupby('C')['D'].sum()
# 使用map函数将df2中每个C列对应的D列数值之和映射到df1的B列
df1['B'] = df1['A'].map(grouped_df2)
```
请确保df1和df2的列名与代码中的列名一致,以及数据类型正确。注意,如果df1的A列中有某些值在df2的C列中找不到对应的值,那么对应的B列将会被赋值为NaN。
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现存在df1和df2,df1拥有A列,A列内值为不重复的字符串,新建df1的B列,内容为,df2中C列于A列的字符串相等的D列数字之和。举例df1A列内有'吃饭'、'睡觉'、'打游戏',df1B列的数值则为,df2C列"吃饭"对应的D列数值之和、df2C列"睡觉"对应的D列数值之和、df2C列"打游戏"对应的D列数值之和。
您可以使用`merge`和`groupby`函数来实现这个需求。首先,您需要将df1和df2根据'A'列和'C'列进行合并,然后使用`groupby`函数对合并后的数据按照'A'列进行分组,并计算'D'列的和。最后,将计算结果赋值给df1的'B'列即可。
下面是一个示例代码:
```python
# 合并df1和df2
merged_df = df1.merge(df2, left_on='A', right_on='C', how='left')
# 按照'A'列分组并计算'D'列的和
result_df = merged_df.groupby('A')['D'].sum().reset_index()
# 将计算结果赋值给df1的'B'列
df1['B'] = result_df['D']
```
请确保df1和df2的列名与代码中的列名一致,以及数据类型正确。
存在df1和参数code1,df1中存在A、B两列,保留df1中B列等于参数code1的行,保存为df2
你可以使用以下代码来实现这个目标:
```python
df2 = df1[df1['B'] == code1].copy()
```
这行代码会创建一个新的DataFrame对象df2,其中仅包含df1中'B'列等于参数code1的行。请确保在运行这行代码之前,你已经导入了pandas库并正确加载了df1和code1的值。