python - 使用具有公共(public)键的两个查询的结果来创建数据框，而无需使用合并

Question

数据集:

df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 4), columns=['A', 'B', 'C', 'D'],index=['abcd','efgh','abcd','abc123','efgh']).reset_index()

s = pd.Series(data=[True,True,False],index=['abcd','efgh','abc123'], name='availability').reset_index()

(请随意删除上面的 Reset_index 位，它们只是为了轻松提供解决问题的不同方法。但是，我正在运行的查询生成的数据集最准确地类似于上面的数据集)

我有两个单独的查询，它们返回与上面类似的数据。一个查询从数据库中查询一个字段，该字段具有一列信息，而另一列中不存在。 “索引”列是两个表之间的公共(public)键。

我的结果集需要将第二个查询的结果系列注入(inject)到第一个查询的结果数据帧中的特定列索引处。

我知道我可以简单地运行:

df = df.merge(s, how='left', on='index')

然后强制列顺序:

df = df[['index', 'A', 'B', 'availability', 'C', 'D']

我看到你可以执行 df.inject，但这要求该系列与 df 的长度相同。

我想知道是否有一种方法可以做到这一点，而不必运行合并然后强制列顺序。对于我的实际数据集，列数明显更长。我认为最好的解决方案可能依赖于列表操作，但我宁愿首先对数据帧的创建方式进行一些巧妙的处理。

df.set_index(['index','id']).index.map(s['availability'])

正在返回:

TypeError: 'Series' object is not callable

S 是一个具有多索引和一列( bool 值)的数据框。

df 是一个数据框，其中的列构成了 S 的多索引

Answer 1

IIUC:

In [260]: df.insert(3, 'availability', 
                    df['index'].map(s.set_index('index')['availability']))

In [261]: df
Out[261]:
    index         A         B  availability         C         D
0    abcd  1.867270  0.517894          True  0.584115 -0.162361
1    efgh -0.036696  1.155110          True -1.112075  2.005678
2    abcd  0.693795 -0.843335          True -1.003202  1.001791
3  abc123 -1.466148 -0.848055         False -0.373293  0.360091
4    efgh -0.436618 -0.625454          True -0.285795 -0.220717