如何将DataFrame中的值与某些条件匹配？

Question

我有两个dataframes，并且无法完成这个简单的任务，我想匹配2列，如果条件是True，那么在相应的行中追加值。就像这样。

      0        1        weight
0     Pablo    Frida       2
1     Pablo     Andy       1
2     Pablo  Vincent       1
3    Claude  Georgia       3
4    Claude     Andy       1
5   Georgia     Andy       1
6      Andy    Frida       1
7      Andy     Joan       1
8      Andy      Lee       1
9   Vincent    Frida       2
10     Joan      Lee       3 

         0       1      2    weight
0      Andy   Claude   0     0.0
1      Andy    Frida  20     0.0
2      Andy  Georgia -10     0.0
3      Andy     Joan  30     0.0
4      Andy      Lee -10     0.0
..
..
17    Frida  Vincent  60     0.0
18  Georgia     Joan   0     0.0

预期的结果会是这样的：

        0       1      2    weight
0      Andy   Claude   0     1
1      Andy    Frida  20     1
2      Andy  Georgia -10     1
3      Andy     Joan  30     1
4      Andy      Lee -10     1
..
..
17    Frida  Vincent  60     2
18  Georgia     Joan   0     0.0

因此，我所面临的问题是，列可以按不同的顺序排列，即是一组名称。第一DataFrame的维数为(11,3)，第二DataFrame的维数为(19,4)。

我该如何处理这个问题？我正在尝试这样的方法：

for i in len(df2):
    if df1[0][i] == df2[0][i] or df1[0][i] == df2[1][i] and df1[1][i] == df2[0][i]  or df1[0][i] == df2[0][i]:
        df2['weight'][i] = df1['weight'][i]

Answer 1

对列进行排序-

df1.iloc[:, :2] = np.sort(df1.iloc[:, :2], axis=1)
df2.iloc[:, :2] = np.sort(df2.iloc[:, :2], axis=1)

现在，执行一个内在的merge -

df2 = df2.drop('weight', 1).merge(df1, on=['0', '1'])
df2.head()

      0        1   2  weight
0  Andy   Claude   0       1
1  Andy    Frida  20       1
2  Andy  Georgia -10       1
3  Andy     Joan  30       1
4  Andy      Lee -10       1