Question

我有两个数据框：

df_GB 是课程的学生和学生数据的列表 df_EV 是一组来自班级一部分学生的调查回答

import pandas as pd
import numpy as np

# Create the two dataframes
In [82]: gradebook=[['Jim','T'],['Susan','F'],['Bob','F'],['Ellen','T']]
In [83]: df_GB=pd.DataFrame(gradebook,columns=['Name','Attend'])
In [84]: survey=[['Jim',1,3,4,'Awesome'],['Ellen',1,4,3,'Splendid'],['Fred',0,1,2,'Passable']]
In [85]: df_EV=pd.DataFrame(survey,columns=['Name','Q1','Q2','Q3','Comment'])

#Display the two dataframes
In [86]: df_GB
Out[86]: 
    Name   Attend
0    Jim        T
1  Susan        F
2    Bob        F
3  Ellen        T

In [87]: df_EV
Out[87]: 
    Name  Q1  Q2  Q3   Comment
0    Jim   1   3   4   Awesome
1  Ellen   1   4   3  Splendid
2   Fred   0   1   2  Passable

我想将df_EV中列出的每个学生的调查答复添加到df_GB中的正确行，以获取以下信息：

In [90]: df_result
Out[90]: 
    Name Attend   Q1   Q2   Q3   Comment
0    Jim      T  1.0  3.0  4.0   Awesome
1  Susan      F  NaN  NaN  NaN       NaN
2    Bob      F  NaN  NaN  NaN       NaN
3  Ellen      T  1.0  4.0  3.0  Splendid
4   Fred    NaN  0.0  1.0  2.0  Passable

screenshot of what df_GB, df_EV, and df_result look like as tables

我尝试从df_GB中的名称列表中创建df_result，然后遍历df_result中的名称，在df_EV中搜索这些名称，然后使用loc“粘贴”在数据中，但是它不起作用，因为我试图将一个数据帧作为一个序列粘贴到一个数据帧中，并引发“ ValueError：与Series不兼容的索引器”错误。

df_result['Name']=pd.DataFrame({'Name' : df_GB['Name']})
i=0
while i<df_result.shape[0]
   name=df_result.at[i,'Name']
   df_result.loc[i,'Q1':'Comment']=df_EV.loc[lambda df_EV: df_EV['Name']==name,['Q1','Q2','Q3','Comment']]
   i +=1

我已经在键盘上敲了一下头，现在想弄清楚该怎么做。提示？我是python的新手。在使用Matlab多年后，昨天就下载了python。这似乎太简单了，很难弄清楚。

我通读的类似问题似乎可以通过将行或列附加到数据框来解决，在这种情况下，由于两个数据框中的“名称”列表不匹配，我认为这种方法不起作用，除非我缺少明显的把戏。

Answer 1

@sacul的解决方案完全正确，请使用：

df_GB.merge(df_EV, how='outer')

就这样...

merge方法为您做很多事情。

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.merge.html

Answer 2

import pandas as pd

df_GB = pd.DataFrame([[ 'Jim','T'],['Susan','F'],['Bob','F'],'Ellen','T']],columns = [ 'Name', 'Attend'])
df_EV = pd.DataFrame([[ 'Jim',1,3,4,'Awesome'],['Ellen',1,4,3,'Splendid'],    ['Fred',0,1,2,'Passable']],columns = ['Name','Q1','Q2','Q3','Comment'])

df_result = pd.merge(df_EV,df_GB,on = 'Name',how = 'outer')

df_result
Out[33]: 
    Name   Q1   Q2   Q3   Comment Attend
0    Jim  1.0  3.0  4.0   Awesome      T
1  Ellen  1.0  4.0  3.0  Splendid      T
2   Fred  0.0  1.0  2.0  Passable    NaN
3  Susan  NaN  NaN  NaN       NaN      F
4    Bob  NaN  NaN  NaN       NaN      F



 df_GB.join(df_EV.set_index('Name'), on='Name',how ='outer')
Out[45]: 
    Name Attend   Q1   Q2   Q3   Comment
0    Jim      T  1.0  3.0  4.0   Awesome
1  Susan      F  NaN  NaN  NaN       NaN
2    Bob      F  NaN  NaN  NaN       NaN
3  Ellen      T  1.0  4.0  3.0  Splendid
3   Fred    NaN  0.0  1.0  2.0  Passable

如何用另一个切片覆盖一个数据帧行中的数据

2 个答案: