Spalte aus mehreren Datenrahmen erstellen

Question

Ich muss einige neue Spalten basierend auf dem Wert eines dataframe abgelegt erstellen und ein Lookup dataframe mit einigen Raten.

Mit df1 als

zone hh  hhind 
0 14  112.0 3.4 
1 15  5.0  4.4 
2 16  0.0  1.0 

und ein look_up df als

ind  per1 per2 per3 per4 
0 1.0  1.000 0.000 0.000 0.000 
24 3.4  0.145 0.233 0.165 0.457 
34 4.4  0.060 0.114 0.075 0.751 

wie kann ich df1.hh1 aktualisieren, indem Sie die look_up.per1 auf df1.hhind basierend Multiplikation und lookup.ind

zone hh  hhind hh1 
0 14  112.0 3.4 16.240 
1 15  5.0  4.4 0.300 
2 16  0.0  1.0 0.000 

im Moment bekomme ich das Ergebnis durch Zusammenführen der Tabellen und der Arithmetik.

r = pd.merge(df1, look_up, left_on="hhind", right_on="ind") 
r["hh1"] = r.hh *r.per1 

Ich würde gerne wissen, ob es einen direkteren Weg gibt, dies zu erreichen, indem man die Tabellen nicht zusammenführt?

Answer 1

könnten Sie zunächst hhind und ind als die Indexachse df1 und look_up Datenrahmen sind. Dann multiplizieren entsprechende Elemente in hh und per1 Element-weise.

Karte diese Ergebnisse auf die Spalte hhind und ordnen diese einer neuen Spalte später wie folgt:

mapper = df1.set_index('hhind')['hh'].mul(look_up.set_index('ind')['per1']) 
df1.assign(hh1=df1['hhind'].map(mapper)) 

Answer 2

eine andere Lösung:

df1['hh1'] = (df1['hhind'].map(lambda x: look_up[look_up["ind"]==x]["per1"])) * df1['hh']