Python 使用列表值在列上左连接

给出这两个数据示例，我想通过一列进行连接，在左侧的连接数据框中，值是一个由多个元素组成的列表，在另一个数据框中，值是相同的列（主键），具有传统信息，没有列表作为格式

举个例子

df1 = pd.DataFrame({'ID':[[1111],[2222,3333],[4444,5555],[6666]],'NAME':['foo','bar','zoo','bahh']})
df2 = pd.DataFrame({'ID':[[1111],[2222],[3333],[4444],[5555],[7777]],'ALT_NAME':['foo_alt','bar_alt','zoo_alt','baoo','razz','foo fi']})
    print(df1)
    print(df2)

输出[1]：

    ID              NAME
0   [1111]          foo
1   [2222, 3333]    bar
2   [4444, 5555]    zoo
3   [6666]          bahh

输出[2]：

    ALT_NAME    ID
0   foo_alt     [1111]
1   bar_alt     [2222]
2   wis_alt     [3333]
3   baoo        [4444]
4   razz        [5555]
5   foo fi      [7777]

结果应该是：

    ID              NAME    ALT NAME
0   [1111]          foo     [foo_alt]       
1   [2222, 3333]    bar     [bar_alt , wis_alt]
2   [4444, 5555]    zoo     [baoo, razz]        
3   [6666]          bahh    nan

提议的解决办法：

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我可以通过将ID拆分成几列并进行几个左连接来解决这个问题，但我希望找到在线或更智能的解决方案。因此，这个问题的本质更倾向于python学习。

您应该将输出[2]转换为地图（熊猫系列），例如：

完成后，您只需使用“应用”并通过列表获取值：

df1['ALT NAME'] = df1.ID.apply(lambda x: [s2.get(i,None) for i in x])
print(df1)

返回：

             ID  NAME            ALT NAME
0        [1111]   foo           [foo_alt]
1  [2222, 3333]   bar  [bar_alt, zoo_alt]
2  [4444, 5555]   zoo        [baoo, razz]
3        [6666]  bahh              [None]

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小注释：这不会给出最后一行的

nan

。但是如果你有一个匹配和一个不匹配，那不是[match1，none]吗

转换为s2后的Df2：

ID
1111    foo_alt
2222    bar_alt
3333    zoo_alt
4444       baoo
5555       razz
7777     foo fi

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单行版本：

s2=df2.assign（ID=df2.ID.apply（lambda x:x[0]）。set_index（'ID'）['ALT_NAME']

我只需创建额外的列作为字符串类型并在其上联接

df1['ID_STR'] = df1['ID'].astype(str)
df2['ID_STR'] = df2['ID'].astype(str)

df = pd.merge(df1, df2, how = 'left', on = 'ID_STR')

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你做得很好，列表中的None或nonte本身是无关紧要的，None或[None]对我来说意味着：在相应的数据集中没有任何其他可用的名称试图执行它，看起来很慢，但期望有结果。不幸的是，这不是很快。您的帧最初不是最佳的。

df1['ID_STR'] = df1['ID'].astype(str)
df2['ID_STR'] = df2['ID'].astype(str)

df = pd.merge(df1, df2, how = 'left', on = 'ID_STR')