对比DataFrame列值并更新：为匹配项添加等号后缀

首先重现你的数据：

import pandas as pd

a = [{'name': 'AAA'}, {'name': 'BBB'}, {'name': 'BBB'}, {'name': 'CCC'}, {'name': 'DDD'}, {'name': 'EEE'}]
df = pd.DataFrame(a)
b = [{'name': 'AAA='}, {'name': 'BBB='}, {'name': 'DDD='}]
df1 = pd.DataFrame(b)

要实现仅当df的name值在df1中存在对应带等号的版本时，给df的name添加等号，可以按以下步骤操作：

1. 提取df1中去掉末尾等号的名称集合，用于快速匹配：

target_names = set(df1['name'].str.rstrip('='))

2. 用条件替换修改df的name列：

import numpy as np

df['name'] = np.where(df['name'].isin(target_names), df['name'] + '=', df['name'])

运行后输出的df结果为：

name
0  AAA=
1  BBB=
2  BBB=
3   CCC
4  DDD=
5   EEE

代码解释 #

• str.rstrip('=')：移除df1中name列每个值末尾的等号，得到不带等号的基准名称
• 转成集合set()：集合的成员查询效率远高于列表，适合处理大数据量
• np.where()：批量进行条件判断，比逐行遍历的apply更高效，满足条件的名称添加等号，不满足的保留原内容

如果偏好更直观的逐行处理方式，也可以用apply：

df['name'] = df['name'].apply(lambda x: x + '=' if x in target_names else x)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者LiAfe