我试图根据第二个数据帧中定义的bin在一个数据帧中存储数据。我在想pd.bin和pd.merge的某些组合可能会让我在那里吗?
这基本上是每个数据帧当前的形式:
df = pd.DataFrame({'id':['a', 'b', 'c', 'd','e'],
'bin':[1, 2, 3, 3, 2],
'perc':[0.1,0.9,0.3,0.7,0.5]})
df2 = pd.DataFrame({'bin':[1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3],
'result':['low', 'medium','high','low', 'medium','high','low', 'medium','high'],
'cut_min':[0,0.2,0.6,0,0.3,0.7,0,0.4,0.8],
'cut_max':[0.2,0.6,1,0.3,0.7,1,0.4,0.8,1]})
DF:
bin id perc
1 a 0.1
2 b 0.9
3 c 0.3
3 d 0.7
2 e 0.5
这是带有垃圾箱的表格,df2:
bin cut_max cut_min result
1 0.2 0.0 low
1 0.6 0.2 medium
1 1.0 0.6 high
2 0.3 0.0 low
2 0.7 0.3 medium
2 1.0 0.7 high
3 0.4 0.0 low
3 0.8 0.4 medium
3 1.0 0.8 high
我想匹配bin,并使用包含df中perc值的cut_min和cut_max在df2中找到合适的结果。所以,我希望结果表看起来像这样:
bin id perc result
1 a 0.1 low
2 b 0.9 high
3 c 0.3 low
3 d 0.7 medium
2 e 0.5 medium
我最初是在一个SQL查询中写的,它通过连接完成了任务:
select
df.id
, df.bin
, df.perc
, df2.result
from df
inner join df2
on df.bin = df2.bin
and df.perc >= df2.cut_min
and df.perc < df2.cut_max
如果有人知道使用Pandas做到这一点的好方法,我们将不胜感激! (这实际上是我第一次找到解决方案只能在stackoverflow上找到解决方案,所以如果上述任何一个解释得不够好,我很抱歉!)
答案 0 :(得分:4)
bin
列上的第一个merge df
and df2
,然后是select the rows cut_min <= perc < cut_max
:
In [95]: result = pd.merge(df, df2, on='bin').query('cut_min <= perc < cut_max'); result
Out[95]:
bin id perc cut_max cut_min result
0 1 a 0.1 0.2 0.0 low
5 2 b 0.9 1.0 0.7 high
7 2 e 0.5 0.7 0.3 medium
9 3 c 0.3 0.4 0.0 low
13 3 d 0.7 0.8 0.4 medium
In [97]: result = result[['bin', 'id', 'perc', 'result']]
In [98]: result.sort('id')
Out[98]:
bin id perc result
0 1 a 0.1 low
5 2 b 0.9 high
9 3 c 0.3 low
13 3 d 0.7 medium
7 2 e 0.5 medium
答案 1 :(得分:0)
module bitstring
有一个名为 BitArray 的类,您可以使用字节数组对其进行初始化:
(您需要pip install bitarray
)
from bitstring import BitArray
BitArray(bytes = <byte_array>)