Question

我有以下数据框df1

sports_id   school_id      time          activity_name
   1             2      09:00-11:00       soccer match
   3             1      08:00-09:00       soccer practice
   5             2      08:00-11:00        baseball

随后是包含学生ID和12月的每个日期的数据框df2

student_id  sports_id   school_id   12-01-2018  12-02-2018  12-03-2018    12-04-2018
 0001          5           2        08:00-11:00    Rest     08:00-11:00   08:00-09:00
 0002          3           1        08:00-09:00    Rest     08:00-09:00   08:00-09:00
 0003          1           2        09:00-11:00    Rest     09:00-11:00   09:00-10:00

基于df1中的sports_id，school_id和时间，我想将activity_name映射到df2中的每个学生以获取以下数据框。如果不匹配，请在数据框中保留现有值。结果数据框将被跟踪

student_id  sports_id   school_id   12-01-2018     12-02-2018    12-03-2018    12-04-2018
 0001           5          2        baseball            Rest    baseball       08:00-09:00
 0002           3          1       soccer practice      Rest    soccer practice    soccer practice
 0003           1          2        baseball            Rest    baseball        09:00-10:00

只是为了澄清，如果sports_id = 5，school_id = 2并且时间为08：00-11：00，则将df2行中的值08：00-11：00替换为“棒球”（与df1中一样）由于df1中不存在sports_id = 5，school_id = 2和time = 08：00-09：00的组合，因此请保留时间08：00-09：00，因为其在df2中的日期为12-04-2018 < / p>

简而言之，sports_id，school_id和time是3个键，而activity_name是与这3个键相对应的值。

我正在尝试做这样的事情

df2.applymap(df1.set_index(['sports_id','school_id','time'])['activity_name'])

但是它不起作用。

Answer 1

长度解决方案，更改df2的形状，合并并重新塑形。

new_df = df2.set_index(['student_id','sports_id','school_id']).stack().reset_index(name = 'time').merge(df1, how = 'outer')
new_df.activity_name.fillna(new_df.time, inplace=True)
new_df = new_df.drop('time', 1).set_index(['student_id','sports_id','school_id', 'level_3']).activity_name.unstack().reset_index()
new_df.columns.name = None

    student_id  sports_id   school_id   12-01-2018      12-02-2018  12-03-2018      12-04-2018
0   1           5           2           baseball        Rest        baseball        08:00-09:00
1   2           3           1           soccer practice Rest        soccer practice soccer practice
2   3           1           2           soccer match    Rest        soccer match    09:00-10:00

根据另一数据框熊猫的列中的值替换一个数据框的行中的值

1 个答案: