python - 通过比较值来合并多个 pandas 数据框中选定的列

Question

我的df1如下:

id
1
2
3
4
5
6
7

我有df2作为:

id1 name1 val1
1   abbb1  10
2   abbb2  20
3   abbb3  30
4   abbb4  40
7   abbb7  70

我有df3作为:

id2 name2 val2
1   abbb1  90
2   abbb2  20
5   abbb5  50
6   abbb6  60

所以，我想从df2和df3中选取值，通过匹配id将其添加到df1。因此，df1 应如下所示:

id  val1 val2
1   10   90
2   20   20
3   30   0
4   40   0
5   0    40
6   0    60
7   70   0

我只到达了这行代码，然后我就卡住了:

df1 = df1.merge(df2, df3, on=['id'])

请注意:

• 我不想在预期输出中包含 name1 和 name2。
• 如果 val1 或 val2 不存在(比较后)，我希望单元格包含 0。

Answer 1

我认为这里更好地使用map .

df2 和 df3 中的 id1 和 id2 也必须具有唯一值。

df1['val1'] = df1['id'].map(df2.set_index('id1')['val1']).fillna(0).astype(int)
df1['val2'] = df1['id'].map(df3.set_index('id2')['val2']).fillna(0).astype(int)
print (df1)
   id  val1  val2
0   1    10    90
1   2    20    20
2   3    30     0
3   4    40     0
4   5     0    50
5   6     0    60
6   7    70     0

替代方案:

a = df1['id'].map(df2.set_index('id1')['val1']).fillna(0).astype(int)
b = df1['id'].map(df3.set_index('id2')['val2']).fillna(0).astype(int)
df1 = df1.assign(val1=a, val2=b)
print (df1)
   id  val1  val2
0   1    10    90
1   2    20    20
2   3    30     0
3   4    40     0
4   5     0    50
5   6     0    60
6   7    70     0

解决方案 merge :

df1 = df1.merge(pd.merge(df2.rename(columns={'id1':'id'}), 
                         df3.rename(columns={'id2':'id'}), on='id', how='outer')
                [['id','val1','val2']].fillna(0).astype(int), how='left')
print (df1)
   id  val1  val2
0   1    10    90
1   2    20    20
2   3    30     0
3   4    40     0
4   5     0    50
5   6     0    60
6   7    70     0