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。

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：

# 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。

相关问题

现有Df1、df2，df1拥有A、B两列，df1新建第三列，进行判断：若A、B同时满足存在于df2内，则C列写入"买卖"，如果只有A存在于df2内，则C写入"买"，如果只有B存在于df2内，则C写入"卖"，如果A和B都不存在于df2内，则C写入"空"

在Python的pandas库中，你可以通过以下步骤来实现这个逻辑：

import pandas as pd

# 假设df1和df2已经定义好
df1 = ...  # df1的数据
df2 = ...  # df2的数据

# 新建一个全0的df1副本，并添加C列
df1_copy = df1.copy()
df1_copy['C'] = ''

# 使用条件布尔索引来填充C列
df1_copy.loc[(df1_copy['A'].isin(df2['A']) & df1_copy['B'].isin(df2['B'])), 'C'] = '买卖'
df1_copy.loc[df1_copy['A'].isin(df2['A']), 'C'] = '买'
df1_copy.loc[df1_copy['B'].isin(df2['B']), 'C'] = '卖'

# 对于既不在df2['A']也不在df2['B']中的行，将C列设置为'空'
df1_copy.loc[~((df1_copy['A'].isin(df2['A'])) | (df1_copy['B'].isin(df2['B']))), 'C'] = '空'

df1_copy

在这个例子中，我们首先创建了df1的一个副本df1_copy，然后使用`isin()`函数检查每个元素是否在df2的对应列中存在。最后，我们使用布尔索引来决定如何填写'C'列。

现有Df1、df2，df1拥有A、B两列，df2只有两列数据，df1新建第三列，进行判断：若A、B同时满足存在于df2内，则C列写入"买卖"，如果只有A存在于df2内，则C写入"买"，如果只有B存在于df2内，则C写入"卖"，如果A和B都不存在于df2内，则C写入"空"

在Python的Pandas库中，你可以使用条件布尔索引来实现这样的操作。首先，你需要创建一个笛卡尔积（Cartesian product）来检查每个组合(A, B)是否都在df2中，然后根据结果填充df1的新列C。以下是具体的步骤：

import pandas as pd

# 假设 df1 和 df2 是 DataFrame 的实例
df1 = pd.DataFrame({'A': df1['A'].tolist(), 'B': df1['B'].tolist()})
df2 = pd.DataFrame({'Column1': df2['Column1'].tolist(), 'Column2': df2['Column2'].tolist()})

# 创建笛卡尔积
combined_df = pd.merge(df1, df2, how='outer', indicator=True)

# 根据合并结果填写新列C
combined_df['C'] = np.select(
    [
        (combined_df['_merge'] == 'both'),  # A和B同时存在
        (combined_df['_merge'] == 'left_only') & (combined_df['Column1'].notna()),  # 只有A存在
        (combined_df['_merge'] == 'right_only') & (combined_df['Column2'].notna()),  # 只有B存在
        (combined_df['_merge'] == 'none')  # A和B都不存在
    ],
    ['买卖', '买', '卖', '空'],
    default='空'
)

# 将结果回填到原始df1
df1['C'] = combined_df[df1.index]['C']

# 删除临时用于合并的 '_merge' 列
df1.drop('_merge', axis=1, inplace=True)

在这个例子中，`np.select`函数根据不同的条件选择相应的字符串并填充到新列C中。最后别忘了删除临时添加的 `_merge` 列。