如何从两个矩阵数据框中提取值

时间:2018-12-01 21:29:44

标签: python pandas dataframe matrix

我有一个如下所示的熊猫数据框。

import pandas as pd
df1=pd.DataFrame({'Group1':['a','b','c','d','e'],'Group2':["f","g","h","i","j"],'Group3':['k','L','m','n',"0"]})
print(df1)

df2=pd.DataFrame({'Group1':[0,0,2,1,0],'Group2':[1,2,0,0,0],'Group3':[0,0,0,1,1]})
print(df2)

df1是学生姓名的数据框。 df2是他们测试成绩的数据框。

例如,如果我比较df1和df2,则g和c的测试分数为2。

n,o,f,d的值为1。

其中其余的值为0。

我想比较df1和df2,然后提取学生的姓名和分数。

预期的输出数据帧如下所示。

df3=pd.DataFrame({'2':["g","c","NaN","NaN","NaN","NaN","NaN","NaN","NaN"],'1':["n","o","f","d","NaN","NaN","NaN","NaN","NaN"],'0':["k","L","m","h","i","j","a","b","e"]})
print(df3)

我的实际数据帧比上述示例大得多,并且想知道是否有任何无需指定单元格的良好提取方法。 对你的帮助表示感谢。 谢谢。

1 个答案:

答案 0 :(得分:2)

这是pivot之后的melt问题,我正在使用crosstab,如果您想了解更多信息,请检查this

i=df2.melt().groupby('value').cumcount()    
c=df2.melt().value
v=df1.melt().value

pd.crosstab(index=i,columns=c,values=v,aggfunc='sum')

value  0     1     2
row_0               
0      a     d     c
1      b     f     g
2      e     n  None
3      h     0  None
4      i  None  None
5      j  None  None
6      k  None  None
7      L  None  None
8      m  None  None