python - 使用 python (pandas) 对 CSV 文件进行条件合并

Question

我正在尝试合并具有相同架构的 >=2 文件。
这些文件将包含重复的条目，但行不会相同，例如:

file1:
store_id,address,phone
9191,9827 Park st,999999999
8181,543 Hello st,1111111111

file2:
store_id,address,phone
9191,9827 Park st Apt82,999999999
7171,912 John st,87282728282

Expected output:
9191,9827 Park st Apt82,999999999
8181,543 Hello st,1111111111
7171,912 John st,87282728282

如果你注意到:9191,9827 Park st,999999999 和 9191,9827 Park st Apt82,999999999 基于 store_id 和电话是相似的，但我从 file2 中提取它，因为地址更具描述性。

store_id+phone_number 是我查找位置和查找重复项的复合主键(store_id 足以在上面的示例中找到它，但我需要一个基于多个列值的键)

问题:
- 我需要合并多个具有相同架构但具有重复行的 CSV 文件。
- 行级别合并应该具有根据行的值选择行的特定值的逻辑。就像从文件 1 中提取的电话和从文件 2 中提取的地址一样。
- 1 个或多个列值的组合将定义行是否重复。

这可以使用 pandas 实现吗？

Answer 1

将它们粉碎在一起的一种方法是使用合并(在 store_id 和数字上，如果它们是索引，那么这将是一个连接而不是合并):

In [11]: res = df1.merge(df2, on=['store_id', 'phone'], how='outer')

In [12]: res
Out[12]:
   store_id     address_x        phone           address_y
0      9191  9827 Park st    999999999  9827 Park st Apt82
1      8181  543 Hello st   1111111111                 NaN
2      7171           NaN  87282728282         912 John st

然后您可以使用 where选择 address_y(如果存在)，否则选择 address_x:

In [13]: res['address'] = res.address_y.where(res.address_y, res.address_x)

In [14]: del res['address_x'], res['address_y']

In [15]: res
Out[15]: 
   store_id        phone             address
0      9191    999999999  9827 Park st Apt82
1      8181   1111111111        543 Hello st
2      7171  87282728282         912 John st