如何基于与另一个数据帧中的值的匹配创建Pandas系列（列）？

Question

我的问题是：我不太了解所有的pandas方法，我认为肯定有一种更有效的方法可以做到这一点：我必须将两个表从.csv文件加载到postgres数据库；这些表通过一个id相互关联，该id用作外键，并且来自源数据，但是我必须将它们关联到由我的逻辑控制的不同id

我在下图中以图形方式解释：

我正在尝试根据我拥有的“另一个id”创建一个新的序列，并应用一个函数，该函数在一个数据帧序列中循环，以比较是否有另一个代码并获取它们的id

def check_foreign_key(id, df_ppal):
  if id:
    for i in df_ppal.index:
      if id == df_ppal.iloc[i]['another_id']:
        return df_ppal.iloc[i]['id']

dfs['id_fk'] = dfs['another_id'].apply(lambda id : check_foreign_key(id, df_ppal))

在这一点上，我认为这是没有效率的，因为我必须在所有列中循环，以匹配另一个_id，并获取和获取正确的id，我需要的id在图片中是黄色的

因此，我应该考虑使用搜索算法来提高任务的效率，但我想知道pandas是否有一种方法可以让我在有很多记录的情况下更快地完成任务

我需要一个类似于此表的数据帧，它有一个新列“ID Principal”，该列基于与另一个数据帧列匹配的另一个_代码

^{tb1}$

Answer 1

事实上，我并没有很好地理解所有的pandas函数，我可以使用merge解决我的问题，我不知道pandas在SQL中有一个很好的典型Join实现

这些文档对我帮助很大：

1. https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/merging.html#database-style-dataframe-or-named-series-joining-merging

2. Pandas Merging 101

最后，我的回答是：

new_df = principal.merge(secondary, on='another_id')

谢谢大家