我在第一个数据框中有一列称为“id”，在第二个数据框中有一列称为“first_id”，它指的是第一个数据框中的 id。如果 id 和 first_id 匹配，我需要创建一个值为 1 的新列，否则为 0。我试过这个，但我得到一个错误ValueError: Length of values does not match length of index。
df2['new'] = np.where(df2[df2.first_id.isin(df1.id.values)], 1, 0)
我理解为什么会这样，因为df2和df2[df2.first_id.isin(df1.id.values)]的长度不同，但我不能使它们相同。有任何想法吗？
你快到了！
示例 DF：
In [387]: df1
Out[387]:
id
0 1
1 2
2 3
3 4
4 5
In [388]: df2
Out[388]:
first_id
0 7
1 6
2 5
3 1
4 3
解决方案：
In [389]: df2['new'] = df2.first_id.isin(df1.id).astype(np.int8)
结果：
In [390]: df2
Out[390]:
first_id new
0 7 0
1 6 0
2 5 1
3 1 1
4 3 1
可能是这样的？
df1 = pd.DataFrame(np.random.randint(0,5,size=(100, 1)), columns=list('A')) # random 1 column df
df2 = pd.DataFrame(np.random.randint(0,5,size=(100, 1)), columns=list('B')) # random 1 column df
df2["new"] = df2.apply(lambda row: 1 if row[0] == df1["A"][row.name] else 0, axis = 1) # lambda function to check if they match. row.name gets the index
df2