Question

以下是我的数据框：

DF1：

pri  sec0  sec1  sec2
ACL  EMR   DFG   XHD
ABC  MKB   JKL   KLF
XYZ  LMN   SDF   GHY

DF2：

name loc
ACL 12
EMR 23
DFG 431
XHD 48
ABC 55
MKB 699
JKL 70
KLF 82
XYZ 93
LMN 10
SDF 235
GHY 53

我正在尝试将名称列为df2的df1的每个pri，sec0，sec1 ...列连接起来，并希望将loc列附加到pri，sec0，sec1 ......的每个匹配元素中（分别为pri_loc，sec0_loc ...）

以下是必需的输出：

pri  pri_loc  sec0  sec0_loc  sec1  sec1_loc  sec2  sec2_loc
ACL  12       EMR   23        DFG   431       XHD   48
ABC  55       MKB   699       JKL   70        KLF   82
XYZ  93       LMN   10        SDF   235       GHY   53

我可以获得有关如何实现这一目标的建议吗？

Answer 1

您可以join replace创建由set_index创建的DataFrame所有值add_suffix新成员Series，然后为更改列名称添加sort_index最后set_index用于排序列：

df=df1.join(df1.replace(df2.set_index('name')['loc']).add_suffix('_loc')).sort_index(axis=1)
print (df)
   pri  pri_loc sec0  sec0_loc sec1  sec1_loc sec2  sec2_loc
0  ACL       12  EMR        23  DFG       431  XHD        48
1  ABC       55  MKB       699  JKL        70  KLF        82
2  XYZ       93  LMN        10  SDF       235  GHY        53

详情：

print (df1.replace(df2.set_index('name')['loc']).add_suffix('_loc'))
   pri_loc  sec0_loc  sec1_loc  sec2_loc
0       12        23       431        48
1       55       699        70        82
2       93        10       235        53

编辑：

如果我在ternary中再添加一列df1并且我不希望以df2的名称加入它，但我想在输出中使用

然后使用reset_index第一个和最后一个this：

df1 = df1.set_index('ternary')
df = (df1.join(df1.replace(df2.set_index('name')['loc']).add_suffix('_loc'))
         .sort_index(axis=1)
         .reset_index())
print (df)

在pandas中加入和重命名列

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