用于匹配的 Python 数据帧合并

如何解决用于匹配的 Python 数据帧合并

我希望从两个数据帧中生成匹配对，这样没有两对是相同的，甚至单个值也不会在任何其他对中重复。匹配的关键是'cntr-size'和'carrier'。

例如：

import_v = pd.DataFrame({
    'cntr_no':[1,2,3,4,5,6,7,8],'cntr_size':[40,40,20,20],'carrier': ['MSK','MSK','MSC','CMA','MSK']
})

export_v = pd.DataFrame({
    'cntr_no':[9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,'HLL','MSK']
})

如果我合并 -

potential = pd.merge(import_v,export-v,on=['cntr_size','carrier'])

我得到的输出 -

[Out I Get][1]
cntr_no_x   cntr_size   carrier cntr_no_y
0   1   40  MSK 9
1   1   40  MSK 10
2   1   40  MSK 12
3   1   40  MSK 13
4   1   40  MSK 17
5   2   40  MSK 9
6   2   40  MSK 10
7   2   40  MSK 12
8   2   40  MSK 13
9   2   40  MSK 17
10  4   40  MSK 9
11  4   40  MSK 10 .... so on
12  4   40  MSK 12
13  4   40  MSK 13
14  4   40  MSK 17

我想要的输出 -

cntr_no_x   cntr_size   carrier cntr_no_y
0   1   40  MSK 9
1   2   40  MSK 10
2   4   40  MSK 12

所以 cntr_no_x 和 cntr_no_y 都应该是唯一的并且不会重复

解决方法

解决方案来自-

cntr_list_i=[]
cntr_list_e=[]
match_scale['status']=""
for ind in match_scale.index:
    if (match_scale.loc[ind,'container_no_x']) not in cntr_list_i and (match_scale.loc[ind,'container_no_y']) not in cntr_list_e:
        match_scale.loc[ind,'status']=True
        cntr_list_i.append(match_scale.loc[ind,'container_no_x'])
        cntr_list_e.append(match_scale.loc[ind,'container_no_y'])