两个 DataFrame 的复杂合并

Question

我有两个数据帧：

df1：

                     top1 top2 top3
693541495124446625    US   GB   CN
912819499544441670    US   CN   TW

df2：

                         US   GB    CN    TW  \ ...
                                                                    
693541495124446625  939.00 932.00 806.00 789.00 ...
912819499544441670  992.00 646.00 981.00 796.00 ...

如何合并或迭代两个数据帧以获得以下结果：

                       top1          top2          top3
693541495124446625    'US 939.00'  'GB 932.00'   'CN 806.00'
912819499544441670    'US 992.00'  'CN 981.00'   'TW 796.00'

我知道我可以迭代取 df1 值并[loc]通过几个 for 循环将该值作为列放在 df2 中，但是有没有优化的解决方案？

Answer 1

你可以试试这个 df.replace

u = df2.astype(str).radd(df2.columns+' ')
out = df1.T.replace(u.T).T

或者：

u = df2.astype(str).radd(df2.columns+' ')
df1.T.replace(u.to_dict('index')).T

print(out)
                        top1      top2      top3
693541495124446625  US 939.0  GB 932.0  CN 806.0
912819499544441670  US 992.0  CN 981.0  TW 796.0