Python 需要匹配2个不同数据帧的2列,如果匹配,我们需要附加新数据
嗨,我有2个csv文件,非常大 df1 df2 现在我需要用df2中的新值检查df1中的m值,如果它匹配,我需要将新值的细节合并到df1中,否则我们需要用空值填充 我需要使用python,请帮助我 样本输出Python 需要匹配2个不同数据帧的2列,如果匹配,我们需要附加新数据,python,pandas,dataframe,Python,Pandas,Dataframe,嗨,我有2个csv文件,非常大 df1 df2 现在我需要用df2中的新值检查df1中的m值,如果它匹配,我需要将新值的细节合并到df1中,否则我们需要用空值填充 我需要使用python,请帮助我 样本输出 x y z keywords stockcode a b c [apple,iphone,watch,newdevice] aapl e w q NaN
x y z keywords stockcode
a b c [apple,iphone,watch,newdevice] aapl
e w q NaN null
w r t [pixel,google,] ggle
s t q [india,computer] null
d j o [google,apple] aapl,ggle
我已经写了这段代码,但它只是比较一个关键字,并给出一个股票代码,如果我们有2个关键字在df2中匹配,我需要2个股票代码
df1['stockcode'] = np.nan
#mapping data
for indexKW,valueKW in df1.keyword.iteritems():
for innerVal in valueKW.split():
for indexName, valueName in df2['Name'].iteritems():
for outerVal in valueName.split():
if outerVal.lower() == innerVal.lower():
df1['stockcode'].loc[indexKW] = df2.Identifier.loc[indexName]
上述程序的输出
x y z keywords stockcode
a b c [apple,iphone,watch,newdevice] aapl
e w q NaN null
w r t [pixel,google,] ggle
s t q [india,computer] null
d j o [google,apple] ggle
对于最后一行,我有两个在df2中匹配的关键字,但我只得到一个匹配的关键字google的stockcode,我还需要得到苹果的stockcode,如示例输出所示
样本输出:-
x y z keywords stockcode
a b c [apple,iphone,watch,newdevice] aapl
e w q NaN null
w r t [pixel,google,] ggle
s t q [india,computer] null
d j o [google,apple] aapl,ggle
请帮助我伙计们你可以使用
应用
和映射
和加入
作为:
df2.set_index('name',inplace=True)
df1.apply(lambda x: pd.Series(x['keywords']).map(df2['stockcode']).dropna().values,1)
0 [appl]
1 []
2 [ggle]
3 []
4 [ggle, appl]
dtype: object
或:
或:
您可以将df2转换为查找字典,然后将其映射到df1;)
我不知道你可以从两个系列中创建一个dict,像那样,+1非常cool@Datanovice谢谢,请检查我的解决方案,如果有任何解决方案提供了您所需的结果。
x y z keywords stockcode
a b c [apple,iphone,watch,newdevice] aapl
e w q NaN null
w r t [pixel,google,] ggle
s t q [india,computer] null
d j o [google,apple] aapl,ggle
df2.set_index('name',inplace=True)
df1.apply(lambda x: pd.Series(x['keywords']).map(df2['stockcode']).dropna().values,1)
0 [appl]
1 []
2 [ggle]
3 []
4 [ggle, appl]
dtype: object
df1.apply(lambda x: ','.join(pd.Series(x['keywords']).map(df2['stockcode']).dropna()),1)
0 appl
1
2 ggle
3
4 ggle,appl
dtype: object
df1.apply(lambda x: ','.join(pd.Series(x['keywords']).map(df2['stockcode']).dropna()),1)\
.replace('','null')
0 appl
1 null
2 ggle
3 null
4 ggle,appl
dtype: object
df1['stockcode'] = df1.apply(lambda x: ','.join(pd.Series(x['keywords'])\
.map(df2['stockcode']).dropna()),1)\
.replace('','null')
print(df1)
x y z keywords stockcode
0 a b c [apple, iphone, watch, newdevice] appl
1 e w q NaN null
2 w r t [pixel, google] ggle
3 s t q [india, computer] null
4 d j o [google, apple] ggle,appl
import numpy as np
import pandas as pd
data1 = {'x':'a,e,w'.split(','),
'keywords':['apple,iphone,watch,newdevice'.split(','),
np.nan,
'pixel,google'.split(',')]}
data2 = {'name':'apple lg htc google'.split(),
'stockcode':'appl weew rrr ggle'.split()}
df1 = pd.DataFrame(data1)
df2 = pd.DataFrame(data2)
mapper = df2.set_index('name').to_dict()['stockcode']
df1['stockcode'] = df1['keywords'].replace(np.nan,'').apply(lambda x : [mapper[i] for i in x if (i and i in mapper.keys())])
df1['stockcode'] = df1['stockcode'].apply(lambda x: x[0] if x else np.nan)