如何使用pandasql带条件连接两个DataFrame并生成匹配标识

方法一：使用pandasql的CASE语句实现 #

你需要修改SQL查询语句，通过CASE WHEN判断左连接后是否匹配到dfLookup中的ID，从而生成Found列的结果：

import pandas as pd
import sqldf

# 初始化DataFrame
listCode= ['A1','A2','A3','A4','A5','A6']
dfLookup = pd.DataFrame({'ID':listCode})

data = [['Chicago', 'B1'], ['Madsion', 'A1'], ['NY', 'A4']]
dftest = pd.DataFrame(data, columns=['City', 'Code'])

# 修改后的SQL查询
sQuery = """
SELECT 
    dftest.City, 
    dftest.Code,
    CASE WHEN dfLookup.ID IS NOT NULL THEN 1 ELSE 0 END AS Found
FROM dftest 
LEFT JOIN dfLookup 
ON dftest.Code = dfLookup.ID
"""
sqlResult = sqldf.run(sQuery )
print(sqlResult)

执行后输出结果：

City Code  Found
0  Chicago   B1      0
1  Madsion   A1      1
2       NY   A4      1

方法二：纯Pandas方法（更简洁高效） #

无需借助SQL，直接用Pandas内置的isin方法就能快速实现需求，代码更简洁：

import pandas as pd

listCode= ['A1','A2','A3','A4','A5','A6']
dfLookup = pd.DataFrame({'ID':listCode})

data = [['Chicago', 'B1'], ['Madsion', 'A1'], ['NY', 'A4']]
dftest = pd.DataFrame(data, columns=['City', 'Code'])

# 判断Code是否在dfLookup的ID列表中，转换为整数类型
dftest['Found'] = dftest['Code'].isin(dfLookup['ID']).astype(int)
print(dftest)

运行后同样会得到你期望的结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ullan