我有2個資料框：
df1
Time Apples Pears Grapes Peachs
10:00 3 5 5 2
11:00 1 0 2 9
12:00 20 2 7 3
df2
Class Item Factor
A Apples 3
A Peaches 2
A Pears 5
B NaN 4
我想在 df2 中創建一個新列，稱為Totaldf1 中 10:00 的哪個專案，乘以該專案的因子 - 只有當它們在 A 類中時才應該這樣做。
這就是最終 df 的樣子
df2
Class Item Factor Total
A Apples 3 9
A Peaches 2 4
A Pears 5 25
B NaN 4
這是我嘗試過的：
df2['Total'] = df1.setIndex().cols.isin((df2.Item) and (df2.Class==A)) * df2.Factor
uj5u.com熱心網友回復：
IIUC 這將為您提供所需的輸出（這不包括來自 df2 的 np.nan == b，但我認為您不希望這樣做）
df_melt = df1.melt(id_vars = ['Time'])
df_melt.columns = ['Time', 'Item', 'Count']
df2 = df2.loc[df2['Class'] == 'A']
df_merge = pd.merge(df2, df_melt)
df_merge['Total'] = df_merge['Factor'] * df_merge['Count']
df_merge
uj5u.com熱心網友回復：
您可以使用 df1 作為查找表：
df2['Total'] = df2[df2['Class']=='A'].apply(
lambda x, **kwd: df1.set_index('Time').loc[kwd['tgt_time'],x['Item']]*x['Factor'],
axis=1, tgt_time='10:00')
Class Item Factor Total
0 A Apples 3 9.0
1 A Peaches 2 4.0
2 A Pears 5 25.0
3 B NaN 4 NaN
（為了完成這項作業，我必須在 df1 中將列名從 Peachs 更改為 Peaches）
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