如何用列表推导式从DataFrame按公司名提取对应区域值？

方法一：用merge（推荐） #

这是Pandas处理DataFrame关联匹配的标准操作，效率高且代码简洁：

# 以test的company列和bsr的market列为匹配键，左连接保留test所有行
test = test.merge(bsr, left_on='company', right_on='market', how='left')
# 不需要market列的话可以删掉
test = test.drop('market', axis=1)

how='left'能保证test里的所有公司都被保留，要是在bsr里找不到匹配的区域，对应的region会显示为NaN。

方法二：列表推导式（你最初尝试的写法） #

如果一定要用列表推导，先把bsr转成键值映射会更高效：

# 生成market到region的映射字典
market_region_map = bsr.set_index('market')['region'].to_dict()
# 用列表推导生成region列
test['region'] = [market_region_map.get(company, None) for company in test['company']]

get(company, None)的意思是，要是公司名在映射里找不到，就返回None，你也可以换成'未知'这类自定义默认值。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Soumya Pandey