Question

我想通过匹配他们的名字来划分2个dfs。例如，

df1 = pd.DataFrame({'Name':['xy-yz','xa-ab','yz-ijk','zb-ijk'],1:[1,2,3,4],2:[1,2,1,2],3:[2,2,2,2]} )

df2 = pd.DataFrame({'Name2':['x','y','z','a'],1:[0,1,2,3],2:[1,2,3,4],3:[5,5,5,6]})

DF1：

Name1    1   2   3
xy-yz    1   1   2
xa-ab    2   2   2
yz-ijk   3   1   2
zb-ijk   4   2   2

DF2：

Name2   1   2   3
x       0   1   5
y       1   2   5
z       2   3   5
a       3   4   6

结果将是df3：

Name1    1   2   3
xy-yz    1   1   2
x        0   1   5
xy-yz        1   .4   <---(xy-yz)/x   
xa-ab    2   2   2
x        0   1   5
xa-ab        2   .4    <---(xa-ab)/x
yz-ijk   3   1   2
y        1   2   5
yz-ijk   3   .5  .4    <---(yz-ijk)/y
zb-ijk   4   2   2
z        2   3   5
zb-ijk   2   .67 .4    <---(zb-ijk)/z

我会使用concat，但我不确定如何通过将Name2映射到Name1中的第一个字母来进行除法。

谢谢！

Answer 1

我不知道你为什么需要它，但这会回馈你需要的东西

df2=df2.set_index('Name2')
dfNew=df2.reindex(df1.Name1.str.split('-',expand=True)[0])
df1=df1.set_index('Name1')
pd.concat([df1.reset_index(),dfNew.reset_index().rename(columns={0:'Name1'}),pd.DataFrame(df1.values/dfNew.values,columns=df1.columns).assign(Name1=df1.index)]).sort_index()


Out[897]: 
          1         2    3  Name1
0  1.000000  1.000000  2.0   x-yz
0  0.000000  1.000000  5.0      x
0       inf  1.000000  0.4   x-yz
1  2.000000  2.000000  2.0   x-ab
1  0.000000  1.000000  5.0      x
1       inf  2.000000  0.4   x-ab
2  3.000000  1.000000  2.0  y-ijk
2  1.000000  2.000000  5.0      y
2  3.000000  0.500000  0.4  y-ijk
3  4.000000  2.000000  2.0  z-ijk
3  2.000000  3.000000  5.0      z
3  2.000000  0.666667  0.4  z-ijk

Answer 2

设置 -

df1 = df1.set_index('Name')
df2 = df2.set_index('Name2')

df1

        1  2  3
Name           
xy-yz   1  1  2
xa-ab   2  2  2
yz-ijk  3  1  2
zb-ijk  4  2  2

df2

       1  2  3
Name2         
x      0  1  5
y      1  2  5
z      2  3  5
a      3  4  6

根据df2的第一个字母从df1检索相关行。

i = df2.loc[df1.index.str[0]]
i

       1  2  3
Name2         
x      0  1  5
x      0  1  5
y      1  2  5
z      2  3  5

执行divison并重置索引。

j = (df1.set_index(i.index) / i).set_index(df1.index)
j
               1         2    3
Name                           
xy-yz        inf  1.000000  0.4
xa-ab        inf  2.000000  0.4
yz-ijk  3.000000  0.500000  0.4
zb-ijk  2.000000  0.666667  0.4

连接结果。

pd.concat([df1, i, j])

               1         2    3
xy-yz   1.000000  1.000000  2.0
xa-ab   2.000000  2.000000  2.0
yz-ijk  3.000000  1.000000  2.0
zb-ijk  4.000000  2.000000  2.0
x       0.000000  1.000000  5.0
x       0.000000  1.000000  5.0
y       1.000000  2.000000  5.0
z       2.000000  3.000000  5.0
xy-yz        inf  1.000000  0.4
xa-ab        inf  2.000000  0.4
yz-ijk  3.000000  0.500000  0.4
zb-ijk  2.000000  0.666667  0.4

如果您要屏蔽非实数数字，请再次在np.isfinite上使用j -

j  = j[np.isfinite(j)].fillna('')
j

        1         2    3
Name                    
xy-yz      1.000000  0.4
xa-ab      2.000000  0.4
yz-ijk  3  0.500000  0.4
zb-ijk  2  0.666667  0.4

之后使用此 j作为连接的参数。

大熊猫师有2个dfs

2 个答案: