逐行比较两个不同长度的数据帧，并为每行添加具有相等值的列

我在 python pandas 中有两个不同长度的数据帧，如下所示：

df1:                                 df2:

      Column1  Column2 Column3            ColumnA ColumnB 
    0    1       a       r              0    1       a
    1    2       b       u              1    1       d
    2    3       c       k              2    1       e
    3    4       d       j              3    2       r
    4    5       e       f              4    2       w
                                        5    3       y 
                                        6    3       h

我现在想做的是比较 df1 的 Column1 和 df2 的 ColumnA 。对于每个“命中”，其中 df2 中的 ColumnA 中的行与 df1 中的 Column1 中的行具有相同的值，我想将一列附加到 df1，其中包含找到“命中”的行的 df2 的 ColumnB 的值，这样我的结果看起来像这样：

df1:

   Column1  Column2  Column3  Column4 Column5  Column6
0     1        a        r        a       d        e
1     2        b        u        r       w
2     3        c        k        y       h
3     4        d        j
4     5        e        f

到目前为止我尝试过的是：

for row in df1, df2:
   if df1[Column1] == df2[ColumnA]:
      print 'yey!'

这给了我一个错误，说我无法比较两个不同长度的数据帧。所以我尝试：

for row in df1, df2:
    if def2[def2['ColumnA'].isin(def1['column1'])]:
        print 'lalala' 
    else:
        print 'Nope'

就我得到输出而言，它“有效”，但我不认为它会迭代行并比较它们，因为它只打印“lalala”两次。因此，我进行了更多研究，找到了一种迭代数据帧每一行的方法，即：

for index, row in df1.iterrows():
    print row['Column1]

但我不知道如何使用它来比较两个数据帧的列并获得我想要的输出。

任何有关如何执行此操作的帮助将不胜感激。

我建议您使用 DataFrame API，它允许在以下方面与 DF 一起操作join, merge http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/merging.html, groupby http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/groupby.html等等。您可以在下面找到我的解决方案：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'Column1': [1,2,3,4,5], 
    'Column2': ['a','b','c','d','e'], 
    'Column3': ['r','u','k','j','f']})

df2 = pd.DataFrame({'Column1': [1,1,1,2,2,3,3], 'ColumnB': ['a','d','e','r','w','y','h']})

dfs = pd.DataFrame({})
for name, group in df2.groupby('Column1'):
    buffer_df = pd.DataFrame({'Column1': group['Column1'][:1]})
    i = 0
    for index, value in group['ColumnB'].iteritems():
        i += 1
        string = 'Column_' + str(i)
        buffer_df[string] = value

    dfs = dfs.append(buffer_df)

result = pd.merge(df1, dfs, how='left', on='Column1')
print(result)

结果是：

   Column1 Column2 Column3 Column_0 Column_1 Column_2
0        1       a       r        a        d        e
1        2       b       u        r        w      NaN
2        3       c       k        y        h      NaN
3        4       d       j      NaN      NaN      NaN
4        5       e       f      NaN      NaN      NaN

附注更多细节：

1) 对于 df2 我产生groups按“Column1”。单人group是一个数据框。下面的例子：

   Column1 ColumnB
0        1       a
1        1       d
2        1       e

2）对于每个group我生成数据框缓冲区_df:

   Column1 Column_0 Column_1 Column_2
0        1        a        d        e

3）之后我创建DFdfs:

   Column1 Column_0 Column_1 Column_2
0        1        a        d        e
3        2        r        w      NaN
5        3        y        h      NaN

4）最后我执行左连接df1 and dfs获得所需的结果。

2)* 缓冲区_df迭代产生：

step0 (buffer_df = pd.DataFrame({'Column1': group['Column1'][:1]})):
            Column1
         5       3

step1 (buffer_df['Column_0'] = group['ColumnB'][5]):      
            Column1 Column_0
         5       3       y

step2 (buffer_df['Column_1'] = group['ColumnB'][5]):      
            Column1 Column_0 Column_1
         5       3       y       h