pandas 在另一个表中查找一个表中的值，并使用python相应地标记行

ncecgwcz 于 2023-03-16 发布在 Python

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我有一个订单[orders]和退货[returns]的问题。我有一个很长的订单列表，其中有许多列，其中一个是订单号，另一个退货列表只包含已退货的订单。因此，如果订单已退货，它会在列表[returns]中显示相同的订单号。
我想弄清楚哪些订单已经返回，并以某种方式标记它们。例如，在订单列表中添加一列“返回”，将标记为“y”。
你知道我该怎么做吗？
示例：
订单=['名字'，'姓氏'，'订单号']，['约翰'，'史密斯'，39]，['玛丽'，'简'，25]，['詹妮弗'，'无名氏'，28]]
returns =['日期'，'订单号']，['01/03/23'，39]，['01/02/23'，28]]
预期结果：
return =['名字'，'姓氏'，'订单号'，'退货']，['约翰'，'史密斯'，39，'Y']，['玛丽'，'简'，25，'']，['詹妮弗'，'女'，28，'Y']]
我试过python panda的isin和和一个循环都不起作用。

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/75731526/find-values-from-one-table-in-another-and-mark-rows-accordingly-using-python

1条答案

按热度按时间

qyyhg6bp1#

试试这个

orders = [['First Name', 'Last Name', 'OrderNo'],['John', 'Smith', 39], 
['Mary', 'Jane', 25],['Jennifer', 'Doe', 28]]

returns = [['Date', 'OrderNo'],['01/03/23', 39],['01/02/23', 28]]
orders_df = pd.DataFrame(orders[1:], columns=orders[0])
returns_df = pd.DataFrame(returns[1:], columns=returns[0])
orders_df['Returned']=orders_df['OrderNo'].apply(lambda x:'Y' if x in 
list(returns_df['OrderNo']) else 'N')
print(orders_df)

输出：

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