문제에 대한 깔끔한 해결책을 찾으려고합니다. 그래서, 나는 각각 CODE5 및 Code4의 값을 확인하고 싶은 경우는 코드 중 하나가 다음 COUNTRY2의 dataframe 일치 Region.First하는 다섯 번째 열을 생성한다 수행 할 작업을팬더는 데이터 프레임 열을 다른 여러 열과 일치 시켜서 열을 생성합니다.
Code DF
Code1 Code2 Code3 Code4 Code5
Eur xxx xxx xxx xxx
xxx xxx xxx ESP xxx
ASI xxx xxx xxx xxx
xxx BRA xxx xxx xxx
xxx AUS xxx xxx xxx
xxx xxx NOR xxx xxx
xxx xxx xxx PRT xxx
xxx xxx xxx xxx SGP
Country1 DF
Country-Code Region
Eur Europe
ASI Asia
BRA America
AUS Asia
NOR Europe
Country2 DF
Country Code Region
ESP Europe
PRT Europe
SGP Asia
ASI Asia
: 나는 세 개의 테이블을 가지고 해당 지역 값을 지역 열에 넣으십시오. Code5에 일치하는 코드가 없으면 Code4로 이동하고, Code3 등이 없으면 Country2 데이터 프레임을 찾아야하고 Code3, Code2 및 Code1은 Country1 데이터 프레임을 살펴야합니다. "xxx"를 분명히하기 위해 다른 3 글자 약어 또는 빈 공간을 사용할 수 있습니다. Country1 DF와 Country2 DF간에 유사한 코드와 지역이있을 수도 있지만 Code4와 Code5가 Country1 df와 일치해서는 안되는 값이 있으므로 일치하는 두 개의 서로 다른 데이터 프레임이 있습니다. 여기의 경우는 EUR입니다. Code1, Code2, Code3은 지역 유럽이지만 Code4, Code5는 통화이며 두 열 중 하나가 유럽으로 매핑되는 것을 원하지 않습니다. 당신은 지능형리스트로이 작업을 수행 할 수
`Code1 Code2 Code3 Code4 Code5 Region
Eur xxx xxx xxx xxx Europe
xxx xxx xxx ESP xxx Europe
ASI xxx xxx xxx xxx Asia
xxx BRA xxx xxx xxx America
xxx AUS xxx xxx xxx Asia
xxx xxx NOR xxx xxx Europe
xxx xxx xxx PRT xxx Europe
xxx xxx xxx xxx SGP Europe
`
내 기분이 : 나는
country_dict1
이country_dict2
각각 각 dataframe에 대한code:region
의 매핑을 있다고 가정거야/66377/what-is-the-xy-problem). 이 데이터를 어떻게 얻었습니까? – Sebastian