python列转行根据某列值_如何利用Pandas，将一个文件的某列值根据另一个文件对应列名进行重新赋值？...

为提升性能，应减少 pandas.DataFrame.apply() 的逐行操作，在本例中可改用 numpy.where() 二元操作符，如下In [1]: import pandas as pdIn [2]: import numpy as npIn [3]: df1 = pd.DataFrame({'t': [1,2,3], 'user_id': [10,20,30], 'v': [1.1,2.2,3.3]})In [4]: df1Out[4]:

t  user_id    v0  1       10  1.11  2       20  2.22  3       30  3.3In [5]: df2 = pd.DataFrame({'t': [4,1,2], 'user_id': [40,10,20], 'v': [400,100,200]})In [6]: df2Out[6]:

t  user_id    v0  4       40  4001  1       10  1002  2       20  200In [7]: df3 = pd.merge(df1, df2, how='right', on=['t', 'user_id'])In [8]: df3Out[8]:

t  user_id  v_x  v_y0  1       10  1.1  1001  2       20  2.2  2002  4       40  NaN  400In [9]: df3['v'] = np.where(np.isnan(df3.v_x), df3.v_y, df3.v_x)In [10]: df3Out[10]:

t  user_id  v_x  v_y      v0  1       10  1.1  100    1.11  2       20  2.2  200    2.22  4       40  NaN  400  400.0In [11]: del df3['v_x']In [12]: del df3['v_y']In [13]: df3Out[13]:

t  user_id      v0  1       10    1.11  2       20    2.22  4       40  400.0