Python的大熊貓查找/交叉引用

Question

我有兩個數據幀：

In [6]: df1 = pd.DataFrame({'word':['laugh','smile','frown','cry'],'score':[7,2,-3,-8]}, columns=['word','score']) 
     df1 

Out[6]:  word score 
     0 laugh 7 
     1 smile 2 
     2 frown -3 
     3 cry -8 

In [8]: df2 = pd.DataFrame({'word':['frown','laugh','play']}) 
     df2 

Out[8]: 
      word 
     0 frown 
     1 laugh 
     2 play 

我知道我可以它們合併起來，並得到每個單詞的得分：

In [10]: pd.merge(df1,df2) 

Out[10]: word score 
     0 laugh 7 
     1 frown -3 

不過，我可以」 t相當包攬我的頭圍繞如何：

i）自動將0分數分配給沒有分數的單詞。所以，「play」是在df2中，但在合併之後被刪除，但是我想在合併之後保留它。我期望df2包含許多沒有分數的單詞，因此不可能簡單地將這些單詞添加到df1並將它們分配爲零。所以，我想合併，以此來代替：

Out[10]: word score 
     0 laugh 7 
     1 frown -3 
     2 play 0 

ii）我怎樣才能得到多個單詞的平均分數。所以，如果我的數據幀看起來像這個：

In [14]: df3 = pd.DataFrame({'words':['frown cry','laugh smile','play laugh', 'cry laugh play smile']}) 
     df3 

Out[14]: words 
     0 frown cry 
     1 laugh smile 
     2 play laugh 
     3 cry laugh play smile 

我希望能夠交叉參考DF3與DF1獲得：

Out[14]: words     average_score 
     0 frown cry    -5.5 
     1 laugh smile   4.5 
     2 play laugh    3.5 
     3 cry laugh play smile 0.25 

希望我做數學吧！我猜測熊貓可能有另一種/更好的方法來做到這一點？

Answer 1

對於（i）您只需要指定right加入，並填寫空值：

>>> pd.merge(df1, df2, how='right').fillna(0) 
    word score 
0 laugh  7 
1 frown  -3 
2 play  0 

爲（ii）您可以這樣做：

>>> def grpavg(ws): 
...  i = df1['word'].isin(ws) 
...  return df1.loc[i, 'score'].sum()/len(ws) 
... 
>>> df3['avg-score'] = df3['words'].str.split().map(grpavg) 
>>> df3 
        words avg-score 
0    frown cry  -5.50 
1   laugh smile  4.50 
2   play laugh  3.50 
3 cry laugh play smile  0.25 

編輯：回答的評論，明確傳遞幀，然後使用lambda或functools.partial進行綁定：

>>> def grpavg(ws, df): 
...  i = df['word'].isin(ws) 
...  return df.loc[i, 'score'].sum()/len(ws) 
... 
>>> from functools import partial 
>>> f = partial(grpavg, df=df1) 
>>> df3['avg-score'] = df3['words'].str.split().map(f) 
>>> df3 
        words avg-score 
0    frown cry  -5.50 
1   laugh smile  4.50 
2   play laugh  3.50 
3 cry laugh play smile  0.25