Question

我已经搜索了这个问题的答案，但我甚至不知道如何以一种带来近似结果的方式来描述它。

情况：

我想将df中的值列并将它们合并到df2中，但我需要在多个列上合并，具体取决于它是否返回值。今天的过程是通过加入HIGH，MID和LOW列来查看是否返回值，这取决于是否返回值。如果某些HIGH值没有返回结果，您只会加入MID列，如果仍然没有匹配，那么您将使用LOW列执行相同的过程。我正在研究groupby方法，但不知道这是否是实现我的目标的最佳方式。

这是一个基本的例子：

df = pd.DataFrame({ 'LOW' : ['Abc', 'Bcd', 'CdE'], 'MID' : ['aBc', 'bCd', 'cDe'], 'HIGH': ['abC', 'bcD', 'cdE'], 'VALUE1': ['1','2','3'], 'VALUE2': ['bb','dd','ee']})

df

+----+-------+------+------+---------+--------+
|    | HIGH  | LOW  | MID  | VALUE1  | VALUE2 |
+----+-------+------+------+---------+--------+
| 0  | abC   | Abc  | aBc  |      1  | bb     |
| 1  | bcD   | Bcd  | bCd  |      2  | dd     |
| 2  | cdE   | CdE  | cDe  |      3  | ee     |
+----+-------+------+------+---------+--------+   

df2 = pd.DataFrame({ 'LOW' : ['Abc-4', 'Bcd-1', 'CdE'], 'MID' : ['aBc*2', 'bCd', 'cDe&3'], 'HIGH': ['abC', 'bcD$22', 'cdE#2']})

df2

+----+---------+--------+-------+
|    |  HIGH   |  LOW   |  MID  |
+----+---------+--------+-------+
| 0  | abC     | Abc-4  | aBc*2 |
| 1  | bcD$22  | Bcd-1  | bCd   |
| 2  | cdE#2   | CdE    | cDe&3 |
+----+---------+--------+-------+

df_result

+----+---------+--------+--------+--------+--------+
|    |  HIGH   |  LOW   |  MID   | VALUE  | VALUE2 |
+----+---------+--------+--------+--------+--------+
| 0  | abC     | Abc-4  | aBc*2  |     1  | bb     |
| 1  | bcD$22  | Bcd-1  | bCd    |     2  | dd     |
| 2  | cdE#2   | CdE    | cDe&3  |     3  | ee     |
+----+---------+--------+--------+--------+--------+

谢谢！

Answer 1

一个更好的例子会有所帮助，但如果我正确地遵循，以下工作：

df3 = pd.merge(df2, df, on='HIGH', how='inner', suffixes=['', 'r'])
df4 = pd.merge(df2, df, on='MID', how='inner', suffixes=['', 'r'])
df5 = pd.merge(df2, df, on='LOW', how='inner', suffixes=['', 'r'])
df6 = pd.concat([df3, df4, df5]).drop(['HIGHr', 'MIDr', 'LOWr'], axis=1)

df6

    HIGH    LOW     MID     VALUE1  VALUE2
0   abC     Abc-4   aBc*2   1       bb
1   bcD$22  Bcd-1   bCd     2       dd
2   cdE#2   CdE     cDe&3   3       ee

Answer 2

这是你想要的吗？

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Pandas根据另一个数据帧的多列返回一个数据帧的列

2 个答案: