如何合并字符串包含中的熊猫?

时间:2019-02-18 22:01:59

标签: python pandas merge

我有2个数据框,我想将它们合并到一个公共列上。但是,我要合并的列不是同一字符串,而是其中一个包含的字符串是这样的:

import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'column_a':['John','Michael','Dan','George', 'Adam'], 'column_common':['code','other','ome','no match','word']})

df2 = pd.DataFrame({'column_b':['Smith','Cohen','Moore','K', 'Faber'], 'column_common':['some string','other string','some code','this code','word']})

我想从d1.merge(d2, ...)获得的结果如下:

column_a  |  column_b
----------------------
John      |  Moore    <- merged on 'code' contained in 'some code' 
Michael   |  Cohen    <- merged on 'other' contained in 'other string'  
Dan       |  Smith    <- merged on 'ome' contained in 'some string'  
George    |  n/a
Adam      |  Faber    <- merged on 'word' contained in 'word'  

2 个答案:

答案 0 :(得分:2)

新答案

这是一种基于pandas / numpy的方法。

rhs = (df1.column_common
          .apply(lambda x: df2[df2.column_common.str.find(x).ge(0)]['column_b'])
          .bfill(axis=1)
          .iloc[:, 0])

(pd.concat([df1.column_a, rhs], axis=1, ignore_index=True)
 .rename(columns={0: 'column_a', 1: 'column_b'}))

  column_a column_b
0     John    Moore
1  Michael    Cohen
2      Dan    Smith
3   George      NaN
4     Adam    Faber

旧答案

这是左联接行为的一种解决方案,因为它不会保留与任何column_a值都不匹配的column_b值。这比上面的numpy / pandas解决方案要慢,因为它使用两个嵌套的iterrows循环来构建python列表。

tups = [(a1, a2) for i, (a1, b1) in df1.iterrows() 
                 for j, (a2, b2) in df2.iterrows()
        if b1 in b2]

(pd.DataFrame(tups, columns=['column_a', 'column_b'])
   .drop_duplicates('column_a')
   .reset_index(drop=True))

  column_a column_b
0     John    Moore
1  Michael    Cohen
2      Dan    Smith
3     Adam    Faber

答案 1 :(得分:0)

我的解决方案涉及将功能应用于公共列。我无法想象当df2大时它会很好地保持,但是也许有人比我建议的情况要更完善。

def strmerge(strcolumn):
    for i in df2['column_common']:
        if strcolumn in i:
            return df2[df2['column_common'] == i]['column_b'].values[0]
            break
        else:
            pass

df1['column_b'] = df1.apply(lambda x: strmerge(x['column_common']),axis=1)

df1
    column_a    column_common   column_b
0   John        code            Moore
1   Michael     other           Cohen
2   Dan         ome             Smith
3   George      no match        None
4   Adam        word            Faber