Замена данных из dataframe данными из другого фрейма данных

Question

В настоящее время у меня есть dataframe и csv-файл.

В файле csv у меня есть около 30 столбцов, включая один столбец почтовых индексов (например, «10001», «08983», «85321»). CSV - 3400 строк х 30 столбцов.

В dataframe, у меня есть столбец почтовых индексов и столбец соответствия баллов:

zipcode score 
99780 2.250000 
99801 2.719083 
99824 2.721311 
99827 2.285714 
99835 2.534783 
99901 2.501558 
[27688 rows x 1 columns] 

Я хочу пойти в мой файл CSV, смотреть на каждый почтовый индекс, соответствовать ZIP код с и добавьте новый столбец, который отмечает оценку, которая хранится в фрейме данных. Я тоже был бы в порядке, просто скомпилировав ZIP-код в файле csv с оценкой в ​​dataframe, если это быстрее.

Причина, по которой .replace не собирается работать, заключается в том, что я не хочу вручную вводить все почтовые индексы 27688 и говорить, что их нужно заменить.

Любые идеи?

EDIT: Вот что строка в CSV файл в настоящее время выглядит следующим образом:

Name  Age  DOB  Gender  Hair Color  Eye Color  ZIP 
John Doe 22  6-10 Male  Brn   Brn   99780 

А вот то, что я хочу, чтобы это выглядело как:

Name  Age  DOB  Gender  Hair Color  Eye Color  ZIP  Score 
John Doe 22  6-10 Male  Brn   Brn   99780 2.250000 

Я также хорошо с столбец «Оценка», заменяющий столбец ZIP.

Answer 1

Вы пробовали загружать csv в список и затем перебираете элементы в списке.

import csv 
sFile = "myfile.csv" 
with open(sFile, 'rb') as f: 
    reader = csv.reader(f) 
    yourList = list(reader) 

for item in yourList: 
    #search and replace based on each item 

Вы также можете попробовать слияние с пандами.

Update: Использование слияния

Вот пример использования слияния:

import pandas as pd 

df = pd.DataFrame([[12345,"Atlanta"],[54321,"Orlando"]], columns=['Zip','City']) 

df2 = pd.read_csv('Zip.csv') 

df3 = pd.merge(df,df2,how="left",) 

print (df3) 

Результат:

 Zip  City  State 
0 12345 Atlanda Georgia 
1 54321 Orlando Florida