Python DataFrame实操：如何映射两个DataFrame并获取匹配列名

实现逻辑 #

• 先统一两个表中行业字段的大小写格式，避免大小写不一致导致匹配失败
• 遍历df2生成「行业名称: 对应值为1的列名」的映射字典
• 通过map方法将映射规则应用到df1的Sector列，快速生成匹配结果

完整代码 #

import pandas as pd

# 统一df2的Name列首字母大写，和df1的Sector格式对齐，解决大小写不匹配问题
df2['Name'] = df2['Name'].str.capitalize()

# 构建映射字典
sector_category_map = {}
for _, row in df2.iterrows():
    # 提取当前行值为1的列名
    target_col = row[row == 1].index[0]
    sector_category_map[row['Name']] = target_col

# 映射到df1生成新列
df1['Matched_Category'] = df1['Sector'].map(sector_category_map)

运行结果 #

执行后df1的输出如下：

Name       Sector Matched_Category
0  Company1           3D    Manufacturing
1  Company2   Accounting          Finance
2  Company3     Wireless    Entertainment

多匹配场景适配 #

如果df2某行存在多个值为1的列，可调整代码返回列表格式的匹配结果：

sector_category_map = {}
for _, row in df2.iterrows():
    target_cols = row[row == 1].index.tolist()
    sector_category_map[row['Name']] = target_cols

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Deepak Gahlot