Question

如果df2中的值在第一列中，我需要返回df1中一列的值并将其附加到df2中的一行。

示例代码

df1 = pd.DataFrame(
        {
        'terms' : ['term1','term2'],
        'code1': ['1234x', '4321y'],
        'code2': ['2345x','5432y'],
        'code3': ['3456x','6543y']
        }
        )
df1 = df1[['terms'] + df1.columns[:-1].tolist()]

df2 = pd.DataFrame(
        {
        'name': ['Dan','Sara','Conroy'],
        'rate': ['3','3.5','5.2'],
        'location': ['FL','OH','NM'],
        'code': ['4444g','6543y','2345x']                           
         })
df2 = df2[['name','rate','location','code']]

将“code”列合并到一个新列中，这会产生一个值，我希望将其添加到第二个数据帧中匹配的行。

df1['allcodes'] = df1[df1.columns[1:]].apply(lambda x: ','.join(x.dropna().astype(str)),axis=1)

现在df1看起来像：

 terms  code1  code2  code3           allcodes
0  term1  1234x  2345x  3456x  1234x,2345x,3456x
1  term2  4321y  5432y  6543y  4321y,5432y,6543y

我需要做的是，如果df2 ['code']在df1 ['allcodes']中，请将相应的allcodes值添加到df2中匹配的行的末尾。

最终结果应为：

     name rate location   code allcodes
0    Sara  3.5       OH  6543y 4321y,5432y,6543y
1  Conroy  5.2       NM  2345x 1234x,2345x,3456x

Dan不应该在那里，因为他的代码不在df1

中

我已查看并合并/ join / concat，但由于表格大小不同而df2中的代码可能出现在df1的多个列中，因此我看不到如何使用这些函数。

这是lambda函数的时间，也许是地图？任何想法都赞赏。

Answer 1

<强>设置

df1
   terms  code1  code2  code3
0  term1  1234x  2345x  3456x
1  term2  4321y  5432y  6543y

df2
     name rate location   code
0     Dan    3       FL  4444g
1    Sara  3.5       OH  6543y
2  Conroy  5.2       NM  2345x

以空间为代价，一种快速的方法是生成两个映射，然后链接两个map调用。

m1 = df1.melt('terms').drop('variable', 1).set_index('value').terms
m2 = df1.set_index('terms').apply(lambda x: \
                      ','.join(x.values.ravel()), 1)


df2['allcodes'] = df2.code.map(m1).map(m2)
df2 = df2.dropna(subset=['allcodes']) 

df2   
     name rate location   code           allcodes
1    Sara  3.5       OH  6543y  4321y,5432y,6543y
2  Conroy  5.2       NM  2345x  1234x,2345x,3456x

<强>详情

m1 
value
1234x    term1
4321y    term2
2345x    term1
5432y    term2
3456x    term1
6543y    term2
Name: terms, dtype: object

m2
terms
term1    1234x,2345x,3456x
term2    4321y,5432y,6543y
dtype: object

m1会将code映射到term，m2会将term映射到代码组。

Answer 2

简单的解决方案。

xx=df1.set_index('terms').values.tolist()
df2['New']=df2.code.apply(lambda x : [y for y in xx if x in y] )
df2=df2[df2.New.apply(len)>0]
df2['New']=df2.New.apply(pd.Series)[0].apply(lambda x : ','.join(x))
df2
Out[524]: 
     name  rate location   code                New
1    Sara   3.5       OH  6543y  4321y,5432y,6543y
2  Conroy   5.2       NM  2345x  1234x,2345x,3456x

Python / Pandas：如果匹配

2 个答案: