Question

我有一个像以下人员的pandas数据框：

pid   name   job
  1   Mike     A
  2   Lucy     A
  3   Jeff     B

还有第二个工作，如：

id    name
 1       A
 2       B
 3       C

我想要制作的是第三个数据框，其中列出了人与作业之间的连接，因此在这个虚拟示例中，所需的结果将是：

personid   jobid
       1       1
       2       1
       3       2

我怎样才能用熊猫来实现这个目标？我不明白如何加入这种情况，因为它不是一个接一个的东西......

Answer 1

尝试使用import pandas as pd df1 = pd.read_csv('Data1.csv') df2 = pd.read_csv('Data2.csv') print df1 print df2，假设你有df1和df2：

   pid  name job
0    1  Mike   A
1    2  Lucy   A
2    3  Jeff   B

df1：

   id name
0   1    A
1   2    B
2   3    C

和df2：

df2['job']=df2['name']
df_result = df1.merge(df2, on='job', how='left')
print df_result[['pid','id']]

然后：

它会打印出来：

FILE* fp;
size_t len = 0;
char* line = NULL;
ssize_t read;
fp = fopen("test.txt", "r");
while ((read = getline(&line, &len, fp)) != -1) {
    printf("Retrieved line of length %zu :\n", read);
    printf("%s", line);
}

Answer 2

这是你正在寻找的吗？

输出：

int main() {
    bool bacon = true;
    if (bacon)
    {
        printf("this worked?");
    }
}

Answer 3

两个给定的数据帧如下：

import pandas as pd
people_df = pd.DataFrame([[1, "Mike",  "A"], [2,  "Lucy", "A"], [3, "Jeff", "B"]], columns=["pid", "name", "job"])
jobs_df = pd.DataFrame([[1, "A"], [2,  "B"], [3,  "C"]], columns=["id", "name"])

您可以使用merge方法获得所需的结果。

merged_df = pd.merge(people_df, jobs_df, left_on='job', right_on='name')
result = merged_df[['pid', 'id']].rename(columns={'pid': 'personid', 'id': 'jobid'}) # for extracting and renaming data

＆＃34;内部联接＆＃34;用于默认的merge方法。您可以将how选项用于其他＆＃34;加入＆＃34;如果你愿意的话。

如何使用两个不同数据帧中的数据之间的链接创建数据框

3 个答案: