如何在Pandas中按条件将另一DataFrame的值映射为新列

可以通过**映射（map）或合并（merge）**两种方式实现需求，以下是具体代码：

方法一：使用map快速映射（推荐） #

先将ratings转换为以球队名为索引的Series，再直接映射到fixtures的主客场列：

import pandas as pd

# 原始数据
fixtures = pd.DataFrame(
    {'HomeTeam': ["A", "B", "C", "D"], 'AwayTeam': ["E", "F", "G", "H"]})

ratings = pd.DataFrame({'team': ["A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H"], "rating": [
                       "1,5", "0,2", "0,5", "2", "3", "4,8", "0,9", "-0,4"]})

# 创建球队-评级的映射Series
rating_map = ratings.set_index('team')['rating']

# 添加主客场评级列
fixtures['HomeTeamRating'] = fixtures['HomeTeam'].map(rating_map)
fixtures['AwayTeamRating'] = fixtures['AwayTeam'].map(rating_map)

# 查看结果
print(fixtures)

输出结果：

HomeTeam AwayTeam HomeTeamRating AwayTeamRating
0        A        E            1,5              3
1        B        F            0,2            4,8
2        C        G            0,5            0,9
3        D        H              2           -0,4

方法二：使用merge合并数据 #

通过两次合并分别关联主客场的评级：

# 合并主队评级
fixtures = fixtures.merge(
    ratings.rename(columns={'team':'HomeTeam', 'rating':'HomeTeamRating'}),
    on='HomeTeam'
)
# 合并客队评级
fixtures = fixtures.merge(
    ratings.rename(columns={'team':'AwayTeam', 'rating':'AwayTeamRating'}),
    on='AwayTeam'
)

可选：将评级转换为数值类型 #

如果需要后续计算，可先将字符串格式的评级转换为浮点型：

ratings['rating'] = ratings['rating'].str.replace(',', '.').astype(float)

再执行上述映射/合并操作，得到的评级列会是数值类型。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Robin Reiche