Question

有没有办法在合并pandas DataFrames时在列之间执行计算？例如，假设我有以下两个DF，并且我想将相应ID的数据相乘：

df1 = DataFrame({'id':['a','b','c'], 'data':[8,7,12]})

df2 = DataFrame({'id':['b','a','c'], 'data':[3,2,1]})

所需的输出是：

  id  data
0  a    16
1  b    21
2  c    12

我知道可以通过合并和倍增来实现这一点：

merged = pd.merge(df1, df2, how='left', on=['id'])
merged['data'] = merged.data_x * merged.data_y
merged[['id', 'data']]

但是，对于大量列，这非常麻烦，尤其是因为合并的列名称具有_x和_y后缀。我想要的基本上是与以下SQL相当的熊猫：

SELECT a.id, a.data * b.data AS 'data'
FROM table a
LEFT JOIN table b 
ON a.id = b.id

Answer 1

在这种情况下，您可以简单地设置索引，然后乘以：

>>> df1 = pd.DataFrame({'id':['a','b','c'], 'data':[8,7,12]})
>>> df2 = pd.DataFrame({'id':['b','a','c'], 'data':[3,2,1]})
>>> df1.set_index("id") * df2.set_index("id")
    data
id      
a     16
b     21
c     12

如果您愿意，请使用reset_index

：

>>> (df1.set_index("id") * df2.set_index("id")).reset_index()
  id  data
0  a    16
1  b    21
2  c    12

使用pandas在合并期间计算

1 个答案: