Python 如何执行数据帧的条件合并？

我有两个数据帧，

df1

：

group    value
g1       A
g1       B
g1       C
g1       D
g2       B
g2       C
g2       E
g3       A
g3       D
g3       E
g4       B
g4       D
...

和

df2

：

value1   value2
A        B
A        C
B        C
B        D
...

我想通过将列

value

与

value1

和

value2

合并来合并

df1

和

df2

，即：

group    value1    value2
g1       A         B
g1       A         C
g1       B         C
g2       B         C
g1       B         D
g4       B         D
...

如图所示，

group

仅当两个值同时对应于

df1

中的同一组时，才会说明两列

value1

和

value2

df = df1.merge(df2, left_on='value', right_on='value1', how='inner')
df = df.merge(df2, left_on='value', right_on='value2', how='inner')
df = df.drop(['value'], axis=1)

问题是，我的实际数据帧

df1

和

df2

非常大，每次我尝试运行代码时，会话都会崩溃（更不用说，我不太确定我的代码一开始是否正确）

---

你知道如何优化这个过程（并确认我的方法是否正确）吗？

第二次合并需要什么？一个还不够吗

df = df1.merge(df2, how='inner', left_on=['value'], right_on=['value1']).drop(columns=['value'])
print(df)

  group value1 value2
0    g1      A      B
1    g1      A      C
2    g3      A      B
3    g3      A      C
4    g1      B      C
5    g1      B      D
6    g2      B      C
7    g2      B      D
8    g4      B      C
9    g4      B      D

---

第二次合并需要什么？一个还不够吗

df = df1.merge(df2, how='inner', left_on=['value'], right_on=['value1']).drop(columns=['value'])
print(df)

  group value1 value2
0    g1      A      B
1    g1      A      C
2    g3      A      B
3    g3      A      C
4    g1      B      C
5    g1      B      D
6    g2      B      C
7    g2      B      D
8    g4      B      C
9    g4      B      D

---

您的第二个merge语句应该是：df=df.merge（df2，left_on='value'，right_on='value2'，how='inner'）您的第二个merge语句应该是：df=df.merge（df2，left_on='value'，right_on='value2'，how='inner'）问题是，如果我这样做，我会得到一些“错误合并”的行。例如，第三行和第四行（

g3

，

A

，

B

）（

g3

，

A

，

C

）不正确，因为

A

对应于

g3

，但

df1

中的

B

和

C

。问题是，如果我这样做，我会得到一些“不正确合并”的行。例如，第三行和第四行（

g3

，

A

，

B

）（

g3

，

A

，

C

）不正确，因为

A

对应于

g3

，但

df1

中的

B

和

C

）。