Python Pandas合併行並將數據轉換爲第二個df

我有兩個dfs，一個是數據，另一個是用「keys」替換。我想繼續使用「keys」df，並且如果密鑰存在於數據df中，則在數據df中，更改爲該密鑰的值並對行進行一些合併。Python Pandas合併行並將數據轉換爲第二個df

因此，例如，這是在數據DF：

col1 col2 col3 total total_col1 total_col2 
bbb V V X  2  DF1  DF2 
ccc V X X  1  DF1   
zzz X V V  2     DF2 
qqq X V X  1      
rrr X V V  2  DF1, DF2

和這是「鍵」 DF：

key  value 
bbb  b value 
zzz  z value 
qqq  ---- 
rrr  b value

所以輸出值將合併用相同值的行（BBB和rrr相同的值），如果值是'----'，那麼數據將是相同的，並且如果沒有密鑰，那麼數據也將是相同的。所以輸出是：

  col1 col2 col3 total total_col1  total_col2 
b value V V V  3  DF1, DF2  DF2 
ccc  V X X  1  DF1   
z value X V V  2      DF2 
qqq  X V X  1

這是可能與熊貓？

來源

2017-06-01 TheDaJon

而你如何解釋在其他列上合併的其餘部分？ – piRSquared

答案是肯定的。假設你有以下dataframe爲您df1：

>>> df1 = pd.DataFrame({'key':['aaa','bbb','ccc','ddd']}) 
>>> df1 
    key 
0 aaa 
1 bbb 
2 ccc 
3 ddd

然後你有其他dataframe這是參考表稱爲df2。

>>> df2 
    key value 
0 aaa value a 
1 ccc value c

爲了得到下面的結果，

>>> result 
    key 
0 value a 
1 bbb 
2 value c 
3 ddd

你只需要merge然後fillna的NaN。

>>> df1['key'] = df1.merge(df2, on=['key'], how='left')['value'].fillna(value=df1.key, axis=0) 
>>> df1 
    key 
0 value a 
1 bbb 
2 value c 
3 ddd

附加

如果您key在df1是在索引中，那麼你可以使用reset_index到index轉換爲column。例如，

>>> df = pd.DataFrame(data={'col1':['val1','val2','val3']}, index=['aaa','bbb','ccc']) 
>>> df 
    col1 
aaa val1 
bbb val2 
ccc val3 
>>> df.reset_index().rename(columns={'index':'key'}) 
    key col1 
0 aaa val1 
1 bbb val2 
2 ccc val3

來源

2017-06-01 06:53:56 arnold

我的'df1'索引列沒有名字，所以我不能像'df1 ['key'] = ...那樣訪問它，那麼我怎樣才能訪問它？ 'df1 [level = 0]'不起作用 – TheDaJon

您可以使用'reset_index'將'index'轉換爲'column'。請參閱編輯的答案。 – arnold

我在使用合併時遇到了問題，因爲'df_keys'中的'keys'是來自long的類型，並且由於某種原因，'df'中的值來自類型unicode。我正在嘗試編碼它，但它給出了'ascii無法讀取編解碼器......'的另一個錯誤。有沒有辦法與'=='操作符或與合併，這將工作？ – TheDaJon

您可以使用名爲update的pandas Dataframe函數。其中的文檔可以找到here。

你可以去通過以下方式

df.update(keys_df)

但在此之前連鍵更新數據幀DF，確保鍵列是keys_df datafrane的索引，然後才應這項工作。

希望這會有所幫助。快樂編碼。乾杯！

來源

2017-06-01 06:49:45 crazyglasses

下面可能適合您。

# getting the row index of df 
df_index = df.index 

# getting the row index of keys 
keys_index = keys.index 

# for those indices existing in keys, we rename the coresponding ones in df 
for i in keys_index: 
    if i in df_index and keys[i]: 
      df.rename(index={i: keys[i]})

來源

2017-06-01 06:58:50 ARASH

Python Pandas合併行並將數據轉換爲第二個df

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