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将具有公用键的行转换为具有多列的单行

pandas python

ac24 · 技术社区 · 6 年前

我有两个数据帧要合并成一个。这个 main_id 框架包含唯一ID的列表。这个 ref_data 框架包含有关中对象的一些数据 main\u id 。有些ID被引用了两次,有些只被引用了一次,所以我想我需要一对多的连接。我想捕获 period 值及其对应 quantity ,带有一些识别后缀,将两者联系起来。我已经查看了关于merge的pandas文档,但没有真正看到提到这个用例的内容。感谢您的帮助。

实例

main\u id框架:

main_id = pd.DataFrame(data = [123,456,789], columns=['id'])

main_id

Out[109]: 
    id
0  123
1  456
2  789

ref\u数据框:

ref_data = pd.DataFrame()
ref_data['main_id'] = main_id['id'].append(main_id['id'].loc[1:])
ref_data = ref_data.reset_index(drop=True)
ref_data['period'] = ['24hr', 'Day', 'Day', 'Night', 'Night']
ref_data['quantity'] = [3,4,6,5,2]
ref_data

Out[111]: 
   main_id period  quantity
0      123   24hr         3
1      456    Day         4
2      789    Day         6
3      456  Night         5
4      789  Night         2

所需输出:

Out[112]: 
    id period_1_ref  period_1_val period_2_ref  period_2_val
0  123         24hr             3          NaN           NaN
1  456          Day             4        Night           5.0
2  789          Day             6        Night           2.0

2 回复 | 直到 6 年前

DJK 6 年前

这应该对你有用 groupby 无需合并

mrg = ref_data.groupby('main_id').apply(lambda x: x[['period','quantity']].values.ravel())

pd.DataFrame(mrg.tolist(),index=mrg.index,columns=['period_1_ref','period_1_val','period_2_ref','period_2_val'])

       period_1_ref  period_1_val period_2_ref  period_2_val
main_id                                                      
123             24hr             3         None           NaN
456              Day             4        Night           5.0
789              Day             6        Night           2.0

Allen Qin 6 年前

使用groupby的类似方法:

(
    ref_data.set_index('main_id').groupby(level=0)
    .apply(lambda x: x.values.reshape(1,-1)[0])
    .apply(pd.Series)
    .set_axis(['period_1_ref','period_1_val','period_2_ref', 'period_2_val'],
              axis=1, inplace=False)
)

Out[117]: 
        period_1_ref  period_1_val period_2_ref  period_2_val
main_id                                                      
123             24hr             3          NaN           NaN
456              Day             4        Night           5.0
789              Day             6        Night           2.0

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