抱歉，如果这是某种形式的重复，我看了20个不同的问题，但没有一个对我有帮助。如果有人可以指出要回答我的问题，我会很乐意删除我的问题。
我有两个数据框，第一个被称为df_full各种列的长列表，其中一个被称为“行业”，并且具有各种行业的字符串。df_full['Industry'].head()是：
| 指数 | 行业 |
|---|---|
| 0 | 服务 |
| 1个 | 服务 |
| 2 | 贸易方式 |
| 3 | 服务 |
| 4 | 制造业 |
我的第二个数据帧称为df_industry，并具有基于每个行业的分位数。df_industry['profit_sales']是：
| 行业 | ||
|---|---|---|
| 金融 | 0.25 | 0.025616 |
| 0.50 | 0.219343 | |
| 0.75 | 0.410408 | |
| 制造业 | 0.25 | -0.012373 |
| 0.50 | 0.002032 | |
| 0.75 | 0.010331 | |
| 服务 | 0.25 | -0.012660 |
| 0.50 | 0.003375 | |
| 0.75 | 0.064102 | |
| 贸易方式 | 0.25 | -0.102178 |
| 0.50 | 0.001715 | |
| 0.75 | 0.018705 | |
| 运输 | 0.25 | -0.042755 |
| 0.50 | -0.042755 | |
| 0.75 | 0.056487 |
我正在尝试根据色谱柱行业的数据为我的第一个具有0.5分位数的数据框创建一个新色谱柱。
因此，我的新输出表应如下所示： df_full[['Industry','quantile_05']].head()
| 指数 | 行业 | 分位数_05 |
|---|---|---|
| 0 | 服务 | 0.003375 |
| 1个 | 服务 | 0.003375 |
| 2 | 贸易方式 | 0.001715 |
| 3 | 服务 | 0.003375 |
| 4 | 制造业 | 0.002032 |
我目前尝试无济于事： df_full['quantile_05'] = df_full.apply(lambda x: df_industry['profit_sales'][df_full['Industry'][x]][0.5] ,axis=1)
您似乎可以制作地图：
df_full['quantile_05'] = df_full['Industry'].map(df_industry['profit_sales'].unstack()[0.5])
输出：
Industry quantile_05
INDEX
0 Service 0.003375
1 Service 0.003375
2 Trade 0.001715
3 Service 0.003375
4 Manufacturing 0.002032
如果您想要所有三个分位数，则可以merge按照Kyle的建议进行：
df_full.merge(df_industry['profit_sales'].unstack(),
left_on=['Industry'],
right_index=True,
how='left')
输出：
Industry 0.25 0.5 0.75
INDEX
0 Service -0.012660 0.003375 0.064102
1 Service -0.012660 0.003375 0.064102
2 Trade NaN 0.001715 0.018705
3 Service -0.012660 0.003375 0.064102
4 Manufacturing -0.012373 0.002032 0.010331
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