现在在df1、df2，df1有ABC三列，A列月份、B列凭证号、C列金额，df2有DEF散列，D列月份、E列凭证号、F列为备注。现在df1新建G列，根据月份和凭证号，将F列匹配至df1的G列

要在两个数据框（df1 和 df2）之间根据月份和凭证号进行匹配并添加备注信息，可以使用Pandas的merge或者join功能。假设月份和凭证号在两个数据框中都是唯一的键（key），可以使用left merge，保留df1的所有行并补充df2的相关信息。

以下是Python代码示例：

import pandas as pd

# 假设df1 和 df2 已经准备好，其中月份和凭证号的列名分别为'A'和'B'
df1 = pd.read_csv('df1.csv')  # 替换为你的df1路径
df2 = pd.read_csv('df2.csv')  # 替换为你的df2路径

# 使用left join根据月份和凭证号合并
df1_with_notes = pd.merge(df1, df2, how='left', on=['A', 'B'], left_index=False, right_index=False)

# G列现在包含了备注（F列）
df1_with_notes['G'] = df1_with_notes['F']

# 如果df2中某些行的月份凭证对在df1中不存在，G列会显示缺失值（NaN）

相关问题

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：

# 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。

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。