如何使用python从索引（第一）列中查找公用名？

Question

使用python从index（first）列中查找公用名，并将其与同一行的后续列相加。

例如，我有两个csv。

df1
Name   sub1 sub2 sub3
 X      1     2    5                
 Y      4     5    6  

df2
Name    sub1  sub2  sub3
 A        3      5     3
 Y        3      1     4

输出应该只显示第一列中的Y作为公共列，并将列内容显示为df2，但是在sub3列中，它应该从df1和df2进行平均。

output

Name   sub1     sub2      sub3
Y      3(df2)   1(df2)     5=(df1+df2)/2

Answer 1

我认为这会对你有所帮助： -

import pandas as pd

df1= pd.DataFrame([['X', 1, 2, 5],['Y', 4, 5, 6]], columns = ["Name", "sub1", "sub2","sub3"]) 
df2= pd.DataFrame([['A', 3, 5, 3],['Y', 3,1, 4]], columns = ["Name", "sub1", "sub2","sub3"]) 

joindeDf = df1.append(df2).groupby("Name").agg({"sub3":"mean", "Name":"count"}).query("Name > 1")
joindeDf.drop("Name", axis = 1, inplace = True)
df2.drop("sub3", axis = 1, inplace = True)
df2.index = df1.Name
opDF = df2.merge(joindeDf, left_index=True, right_index=True, how = 'inner')
print opDF

输出： -

        Name    sub1    sub2    sub3 
Name                 
 Y       Y        3       1      5

Answer 2

Pandas与on ='Name'合并将只为您提供具有通用名称的行。然后你可以删除不必要的列并找到这样的sub3的平均值。

df_result = pd.merge(df2, df1, on = 'Name')
df_result['sub3'] = df_result[['sub3_x', 'sub3_y']].mean(axis = 1)
df_result = df_result.drop(['sub3_x','sub1_y','sub2_y','sub3_y'], axis = 1)
df_result.columns = ['Name', 'sub1', 'sub2', 'sub3']

产生的数据框

    Name    sub1    sub2    sub3
0   Y       3       1       5