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python - Pandas 根据另一个数据框中的匹配列填充新的数据框列

coder 2023-08-13 原文

我有一个 df其中包含我的主要数据，其中有一百万 rows .我的主数据也有 30 columns .现在我想在我的 df 中添加另一列称为 category . category是 column在 df2其中包含大约 700 个 rows和另外两个columns将匹配两个 columns在 df .

我首先设置一个 index在df2和 df这将在帧之间匹配，但是一些 index在df2 df 中不存在.

df2 中的剩余列被称为 AUTHOR_NAME和 CATEGORY .

df中的相关栏目叫做AUTHOR_NAME .

一些 AUTHOR_NAME在 df df2 中不存在反之亦然。

我想要的指令是:当index在 df与 index 匹配在 df2和 title在df与 title 匹配在df2 , 添加 category至 df , 否则在 category 中添加 NaN .

示例数据:

df2
           AUTHOR_NAME              CATEGORY
Index       
Pub1        author1                 main
Pub2        author1                 main
Pub3        author1                 main
Pub1        author2                 sub
Pub3        author2                 sub
Pub2        author4                 sub


df
            AUTHOR_NAME     ...n amount of other columns        
Index       
Pub1        author1                 
Pub2        author1     
Pub1        author2 
Pub1        author3
Pub2        author4 

expected_result
            AUTHOR_NAME             CATEGORY   ...n amount of other columns
Index
Pub1        author1                 main
Pub2        author1                 main
Pub1        author2                 sub
Pub1        author3                 NaN
Pub2        author4                 sub

如果我使用 df2.merge(df,left_index=True,right_index=True,how='left', on=['AUTHOR_NAME'])我的df变得比预期大三倍。

所以我认为合并可能是解决此问题的错误方法。我真正想做的是使用 df2作为查找表，然后返回 type值为 df取决于是否满足某些条件。

def calculate_category(df2, d):
    category_row = df2[(df2["Index"] == d["Index"]) & (df2["AUTHOR_NAME"] == d["AUTHOR_NAME"])]
    return str(category_row['CATEGORY'].iat[0])

df.apply(lambda d: calculate_category(df2, d), axis=1)

但是，这会抛出一个错误:

IndexError: ('index out of bounds', u'occurred at index 7614')

最佳答案

考虑以下数据帧 df 和 df2

df = pd.DataFrame(dict(
        AUTHOR_NAME=list('AAABBCCCCDEEFGG'),
        title=      list('zyxwvutsrqponml')
    ))

df2 = pd.DataFrame(dict(
        AUTHOR_NAME=list('AABCCEGG'),
        title      =list('zwvtrpml'),
        CATEGORY   =list('11223344')
    ))

选项 1
合并

df.merge(df2, how='left')

选项 2
加入

cols = ['AUTHOR_NAME', 'title']
df.join(df2.set_index(cols), on=cols)

两种选择都会产生

关于python - Pandas 根据另一个数据框中的匹配列填充新的数据框列，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/39816671/

配列pythoncodeAUTHOR_NAMEauthorpandasmergepopulate

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