基于条件的数据框中的查找值

Question

我有两个数据框-一个是主数据框（main_df），另一个是查找数据框（lookup_df）。我需要在主数据框中使用两个条件来在查找数据框中查找值。我的数据如下：

main_df

Bore      Temperature
4            200
0.75         500
6            200
2            400
3            200
0.75         300

lookup_df

Bore      200      300      400      500
0.5       0.5      0.5      0.5      0.5
0.75      0.5      0.5      0.5      0.5
1         0.5      0.5      0.5      0.5
2         0.5      0.5      0.5      1.0
3         0.5      0.5      1.0      1.0
4         0.5      1.0      1.0      1.0
6         1.0      1.0      1.0      1.0

我的目标是在main_df中有一个新列，其值已被查找。

最终main_df

Bore      Temperature      Value
4            200            0.5
0.75         500            0.5  
6            200            1.0
2            400            0.5
3            200            0.5
0.75         300            0.5

我已经尝试通过各种迭代使用pd.merge，但似乎无法使其正常工作。除了pd.merge之外，还有其他更好的方法吗？

Answer 1

将DataFrame.lookup与DataFrame.lookup列一起用于创建索引，并在必要时将列转换为整数：

Bore

[如果可能缺少某些值，那么第一个解决方案可能失败，可以将

df['Value'] = (lookup_df.set_index('Bore').rename(columns=int)
                        .lookup(df['Bore'], df['Temperature']))
print (df)
   Bore  Temperature  Value
0  4.00          200    0.5
1  0.75          500    0.5
2  6.00          200    1.0
3  2.00          400    0.5
4  3.00          200    0.5
5  0.75          300    0.5

与DataFrame.melt结合使用，如果DataFrame.melt之后的DataFrame.merge列中的值为整数，则可以随意删除DataFrame.merge：

assign

Answer 2

这里是使用列表理解的另一种方法：

Temperature

Answer 3

您可以按钻孔和温度堆叠和合并：

melt