根据不同数据集中的值合并数据框

Question

我有以下数据帧：

print(df)

id_code turnover costs 
 001      100     200
 002      100     200
 003      100     200
 004      100     200

print(df_db)

Description Code1, Code2, ... CodeN
Retail        001    002  ... nan
Wholesale     003    nan  ... nan
Supply        004    nan  ... nan

我想创建以下final_df，并在df_db中添加一个表示描述的列；基本上，如果id_code存在于df_db的一行中，则合并值：

print(final_df)

    id_code turnover costs Description
     001      100     200     Retail
     002      100     200     Retail
     003      100     200     Wholesale
     004      100     200     Supply

我尝试使用pdivot，但未报告所需结果。如何获取final_df？

Answer 1

我们在Ad Yes 8 nov. 2019 à 14:29 La I don't think so 8 nov. 2019 à 13:39 Ad Why ? 8 nov. 2019 à 13:19 La Come on 8 nov. 2019 à 13:15 之前使用melt

merge

Answer 2

使用DataFrame.melt + Series.map 如果df_db中没有重复的代码：

mapper=df_db.melt('Description').set_index('value')['Description']
df['Description']=df['id_code'].map(mapper)
print(df)

---

   id_code  turnover  costs Description
0        1       100    200      Retail
1        2       100    200      Retail
2        3       100    200   Wholesale
3        4       100    200      Supply

详细信息：

print(mapper)
value
1       Retail
3    Wholesale
4       Supply
2       Retail
5    Wholesale
6       Supply
Name: Description, dtype: object