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我有 4 个不同的 CSV 文件要合并(加入)。主文件包含所有列,并且包含其他文件之一的标识符(连接列)。
例如主文件包含:
Name | Address | ID_1 | ID_2 | ID_3
Ruth D. Batie | 4962 Hill Street | 1_001 | NaN | 3_004
Kelley C. Rice | 1074 Tipple Road | NaN | 2_002 | NaN
Gary P. Kirby | 1520 Robinson Court | 1_004 | 2_002;2_004 | 3_004
文件查找 1 包含:
ID_1 | Monthly_MB
1_001 | 1557
1_002 | 1024
1_003 | 500
1_004 | 24
文件查找 2 包含:
ID_2 | platform
2_001 | ios
2_002 | android
2_003 | ios
2_004 | ios
文件查找 3 包含:
ID_3 | Device
3_001 | T31
3_002 | IN265
3_003 | AG_Flair
3_004 | BOOST2
我想结束这个:
Name | Address | ID_1 | ID_2 | ID_3
Ruth D. Batie | 4962 Hill Street | 1557 | NaN | BOOST2
Kelley C. Rice | 1074 Tipple Road | NaN | android | NaN
Gary P. Kirby | 1520 Robinson Court | 24 | android;ios | BOOST2
我的一些代码:
result = pd.merge(df_main,
df_1[['ID_1', 'Monthly_MB']],
df_2[['ID_2', 'platform']],
df_3[['ID_3', 'Device']],
on=' ??')
result.head()
然后我迷失了内部连接部分 (on=''),因为有不同的列要连接,一列包含两个值(甚至可以超过 2 个),用分号分隔;
Gary P. Kirby | 1520 Robinson Court | 1_004 | 2_002;2_004 | 3_004
我对 Pandas 很陌生,所以非常感谢任何帮助。
最佳答案
我建议首先使用 DataFrame.set_index
创建包含所有查找文件的字典和 Series.to_dict
:
d = {'ID_1' : df2.set_index('ID_1')['Monthly_MB'].to_dict(),
'ID_2' : df3.set_index('ID_2')['platform'].to_dict(),
'ID_3' : df4.set_index('ID_3')['Device'].to_dict()}
然后遍历字典的所有键并使用列表推导 - 首先按 拆分值;
如果是字符串,则按字典映射,然后按 返回
:join
;
for c in d.keys():
f = lambda x: ';'.join(str(d[c].get(y, '')) for y in x.split(';'))
if isinstance(x, str)
else x
df1[c] = df1[c].apply(f)
print (df1)
Name Address ID_1 ID_2 ID_3
0 Ruth D. Batie 4962 Hill Street 1557 NaN BOOST2
1 Kelley C. Rice 1074 Tipple Road NaN android NaN
2 Gary P. Kirby 1520 Robinson Court 24 android;ios BOOST2
关于python - 使用 DataFrames 合并(加入)4 个具有不同 ID 和多个值的不同 CSV 文件,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/55220772/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!