编辑

Question

我有2个数据帧，如下所示：

df1={"group":["A","B"],
 "unit":["U1","U2"],
 "char1":["C1","C2"],
 "char2":["Large","Medium"],
 "char3":["","R"]
}
df1=pd.DataFrame.from_dict(df1)

和

df2={"char1":["C1","C1","C1","C1","C2","C2","C2","C3","C3"],
"char2":["Large","Large","Large","Large","Medium","Medium","Medium","Medium","Large"],
 "char3":["U","U","U","R","R","R","U","R","R"],
 "result":[113,114,115,116,818,819,1101,1102,1103]}

df2=pd.DataFrame.from_dict(df2)

我想用df1列（char1，char2，char3）的值过滤df2。最后，对于df1中的每个group_unit对，我想分配来自df2的过滤结果。

所需的输出如下所示：

output={"group":["A","A","A","A","B","B"],
    "unit" :["U1","U1","U1","U1","U2","U2"],
    "result":[113,114,115,116,818,819]}
output=pd.DataFrame.from_dict(output)

我使用“ISIN”和一些其他的东西都试过，但无法管理到那里。我明白与任何种类的软编码的解决方案。

Answer 1

您可以做这个任务用的单指令：

pd.merge(df1, df2, on=['char1', 'char2'])[['group', 'unit', 'result']]

merge（并不奇怪）将df1和df2合并，但结果包含还有char1，char2，char3_x和char3_y列，所以你需要“限制”输出到你想要的列。

请注意，结果列列表位于双方括号中（您可能会说：一个怪异的符号）。

原因是：

“外部”对是索引的“正常”对，
但是因为没有单个列名，所以我们有一个列表列名，它必须与另一对方括号括起来。

和一点点的话就您的预期输出：

在最后的 “你” 行（B，U2，1102）不应实际包括在内。注意，在倒数第二个行df2（C3，中，R，1102）中包含 C3为char1，Medium为char2，但是df1不包含包含这些值的任何行。

编辑

您写道，您想对所有三个 char1 进行过滤（实际上是合并）， char2 和 char3 列。

大概是：

词典df1应该containt 'char3':['U', 'R']（注意加入 'U'）。
merge指令应为：pd.merge(df1, df2)（具有默认合并所有公共列的条件），则“ [[...]]”部分与以前一样。

然后结果将包含：

  group unit  result
0     A   U1     113
1     A   U1     114
2     A   U1     115
3     B   U2     818
4     B   U2     819
5     B   U2    1101

即三行包含C1，Large和U，另外三行含有C2，Medium和R。

编辑2

为了执行过滤您在您的评论解释的方式，你必须分裂df1为2个DataFrames：

df1a containig在char3，滴char3列空字符串（其理由解释如下），
df1b在char3中包含非空字符串。

要做到这一点运行：

df1a = df1.query('char3.str.len() == 0').drop('char3', axis=1)
df1b = df1.query('char3.str.len() > 0')

然后，你应该连接两个部分合并：

df1a与df，使用默认的合并准则 - 所有公共列（char1和char2，因此现在很清楚为什么我们放弃了char3），
df1b与df再次出现-在所有公用列上（这次是char1，char2 和char3），
只留下group，unit和result列。

要做到这一点运行：

pd.concat([pd.merge(df1a, df2), pd.merge(df1b, df2)])[['group', 'unit', 'result']]

使用另一个数据框的多个列值过滤数据框

1 个答案:

编辑

编辑2