如何从pandas DataFrame取单个值为另一DataFrame新增全为该值的列

错误原因 #

你执行的df2['E']=df1['B'][df1['B']==4]返回的是带索引的pandas Series对象，筛选后得到的Series仅包含索引为1的行，pandas给DataFrame赋值新列时会自动按索引对齐，因此只有df2中索引为1的行能匹配到值，其余行默认填充NaN。

正确实现方法 #

你只需要先从筛选结果中提取出标量值，再给df2的新列赋值即可，常用写法如下：

• 方法1：使用.item()提取标量（推荐，仅当筛选结果只有1个值时使用）

  # 从df1中提取目标标量值4
  target_val = df1.loc[df1['B'] == 4, 'B'].item()
  # 给df2新增E列赋值
  df2['E'] = target_val
  

• 方法2：使用.iloc[0]提取筛选结果的第一个值

  target_val = df1.loc[df1['B'] == 4, 'B'].iloc[0]
  df2['E'] = target_val
  

• 方法3：直接赋值时调用.values[0]实现广播
  不想单独定义变量可以直接使用如下写法：

  df2['E'] = df1.loc[df1['B'] == 4, 'B'].values[0]
  

执行后得到的df2结果如下：

C  D  E
0  1  3  4
1  1  3  4

内容的提问来源于stack exchange，提问作者unicorn