从 2 个 DataFrame 合并到 1 个熊猫

如何解决从 2 个 DataFrame 合并到 1 个熊猫

我写了下面的代码。它有效，但我相信我可以做得更清晰、更快。

这个想法是：我有 2 个输入数据帧，我想要 1 个数据帧作为输出。 DF1 就像 Name,Attribute1,Attribute2,Attribute3,... DF2 就像 Name1,Name2,Value1,Value2

我希望，对于 DF2 的每一行，NameX 都被 DF1 中的属性列表替换。

有人可以“清理”我的代码并向我学习一些好的做法吗？谢谢

import pandas as pd

# dictionary 1
dico_1 = {
    'Name': ['A','B','C'],'Attr1': ['XXX','YYY','XXX'],'Attr2': ['YYY','ZZZ','YYY'],}

dico_2 = {
    'Pair_1': ['A','A'],'Pair_2': ['B','C','A','V1': ['V1_AB','V1_BC','V1_BA','V1_AC'],'V2': ['V2_AB','V2_BC','V2_BA','V2_AC']
}

df1 = pd.DataFrame(dico_1)
df2 = pd.DataFrame(dico_2)


def cons(df1,df2,row):
    P1 = df2['Pair_1'][row]
    P2 = df2['Pair_2'][row]

    tmp1 = df1.loc[df1['Name'] == P1,"Attr1":"Attr2"]
    tmp2 = df1.loc[df1['Name'] == P2,"Attr1":"Attr2"]
    tmp3 = pd.DataFrame(df2.loc[row,"V1":"V2"]).transpose()
    tmp1.reset_index(drop=True,inplace=True)
    tmp2.reset_index(drop=True,inplace=True)
    tmp3.reset_index(drop=True,inplace=True)

    tmp1 = tmp1.add_suffix('_Pair1')
    tmp2 = tmp2.add_suffix('_Pair2')
    a = pd.concat([tmp1,tmp2,tmp3],axis=1)
    return a


df3 = pd.DataFrame(index=range(df2.shape[0]),columns=['Attr1_Pair1','Attr2_Pair1','Attr1_Pair2','Attr2_Pair2','V1','V2'])
for row in range(df2.shape[0]):
    line = cons(df1,row)
    df3.loc[row] = line.iloc[0]
df3

解决方法

让我们尝试两个合并：

import pandas as pd

dico_1 = {'Name': ['A','B','C'],'Attr1': ['XXX','YYY','XXX'],'Attr2': ['YYY','ZZZ','YYY'],}

dico_2 = {'Pair_1': ['A','A'],'Pair_2': ['B','C','A','V1': ['V1_AB','V1_BC','V1_BA','V1_AC'],'V2': ['V2_AB','V2_BC','V2_BA','V2_AC']}

df1 = pd.DataFrame(dico_1)
df2 = pd.DataFrame(dico_2)

# Merge with DF1 on Pair_1 then Merge again with DF1 on Pair_2
df3 = df2.merge(df1,left_on='Pair_1',right_on='Name') \
    .merge(df1,left_on='Pair_2',right_on='Name',suffixes=('_Pair1','_Pair2'))

# Drop Extra Columns
df3 = df3.drop(columns=['Name_Pair1','Name_Pair2','Pair_1','Pair_2'])

print(df3)

df3:

      V1     V2 Attr1_Pair1 Attr2_Pair1 Attr1_Pair2 Attr2_Pair2
0  V1_AB  V2_AB         XXX         YYY         YYY         ZZZ
1  V1_BC  V2_BC         YYY         ZZZ         XXX         YYY
2  V1_BA  V2_BA         YYY         ZZZ         XXX         YYY
3  V1_AC  V2_AC         XXX         YYY         XXX         YYY