示例

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import pandas as pd
data1 = {'store': [1, 1, 2, 2], 'value': [24, 28, 29, 0], 'month': [1, 2, 1, 2]}
data2 = {'store': [[1, 2, 3], [2]], 'month': [1, 2]}
df1 = pd.DataFrame(data1)
df2 = pd.DataFrame(data2)

字符串
df1：

store   value   month
0   1       24      1
1   1       28      2
2   2       29      1
3   2       0       2

型
df2：

store       month
0   [1, 2, 3]   1
1   [2]         2

型

验证码

使用explode

s = df2.explode('store').reset_index()\
       .merge(df1.groupby(['store', 'month'], as_index=False)['value'].min(), 
              how='left')\
       .groupby('index')['value'].min()
out = df2.assign(value=s)

型
出来

store       month   value
0   [1, 2, 3]   1       24.0 <-- 1 is 24, 2 is 29 so min is 24
1   [2]         2       0.0

型

假设两个数据集在两个 Dataframe df 1和df 2中。
首先合并两个数据集，

merged = pd.merge(df2, df1, on='month', how='left')

字符串
定义一个函数从'value'列中获取最小值;

def get_min_value(row):
    if pd.notna(row['store']):
        return min(df1[df1['store'].isin(row['store'])]['value'])
    else:
        return 0

型
对合并后的数据框中的每一行应用此函数;

merged['value'] = merged.apply(get_min_value, axis=1)

型
删除其他列;

result = merged[['store', 'month', 'value']]

型