pandas按索引插入对应值的处理方法 - join

在工作中遇到一个问题即，需要将用户的账户和实时tbox数据 对应上其绑定的车辆静态数据。

正常的小规模操作是利用一个循环，查找vid 在另一张vid对应车辆名称用途的表的位置 映射出信息，再调用赋值给原来的vid的index。

这对于大量级的数据操作缓慢。

下文给出 pandas的series如何快速的根据需要的列的名称，快速添加其他列的方法。

例: 当前数据格式为: 一个简单的动态数据。现在需要将所有的vid 对应上其车辆的用途和车辆的型号。

 

因此从数据库内导入静态数据的表，见下图:

二张数据表的纽带是用户id，因此需要将二者对应起来

处理后变成：

 

 

 

核心代码是 

chunk=chunk.join(df_vid,on='vid');

 

还有功能相似的merge用法。主要用于条件拼接。