使用pandas/python使用列表到单值映射合并两个数据帧

使用pandas和Python可以通过列表到单值映射合并两个数据帧。首先，我们需要创建一个列表，该列表包含要合并的两个数据帧中的值，并将其映射到单个值。然后，使用pandas的merge()函数将两个数据帧根据映射关系合并成一个新的数据帧。

下面是一个完整的例子：

import pandas as pd

# 创建两个数据帧
df1 = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'c'],
                    'B': ['x', 'y', 'z']})

df2 = pd.DataFrame({'C': ['x', 'y', 'z'],
                    'D': [1, 2, 3]})

# 创建映射关系列表
mapping = {'x': 'apple', 'y': 'banana', 'z': 'orange'}

# 合并数据帧
df_merged = df1.merge(df2, left_on='B', right_on='C')

# 使用映射关系列表合并列
df_merged['E'] = df_merged['D'].map(mapping)

# 打印合并后的数据帧
print(df_merged)

这个例子中，我们首先创建了两个数据帧df1和df2，然后创建了一个映射关系列表mapping。接下来，使用merge()函数将df1和df2根据'B'和'C'列进行合并，并将合并结果存储在df_merged中。最后，使用map()函数将'D'列的值根据映射关系列表mapping映射成新的值，并将结果存储在'E'列中。最终，打印出合并后的数据帧df_merged。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址如下：