熊猫按条件顺序合并数据帧
假设我有2个数据帧：
DF1：
Col1 | Col2 | Col3
XCN000370/17-18C|XCN0003711718C|0003971718
DF2
Col1 | Col2 | Col3
XCN0003711718C|XCN0003711718C|0003971718
我希望它们像这样合并：
- 首次匹配Col1（DF1）和Col1（DF2）
- 在保持不匹配的情况下，将Col1（DF1）与Col2（DF2）匹配。
- 在剩余的不匹配项中，将Col1（DF1）与Col3（DF2）匹配
现在，通过交换DF1和DF2与剩余的不匹配项来重复此操作
- 在剩余的不匹配项中，匹配Col1（DF2）和Col1（DF1）
有什么想法吗？
共有1个答案
我不认为有一行代码可以做到这一点。因此，请按照步骤操作。
1） 首先，创建一个列表：dfs=[]
2）合并数据框上的每个条件：dfs.append（pd.merge（df1，df2，left_on='col1'，right_on='col1'，how='外'））. dropna（）dfs.append（pd.merge（df1，df2，left_on=dfs.append（pd.merge（df1，df2，left_on=col1，right_on=col3，how=外）
^重复
3） 现在连接它们：pd。concat（dfs）
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我试图开发以下过滤器与熊猫数据帧： 我有四列，，，和 如何将其作为聚合函数编写？ 下面是一个编写效率低下的工作示例： 输出：
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我有一个数据框架: 和一本参考词典: 我的目标是将所有出现的< code > replacement _ dict[' X1 ']替换为' X1 '，然后将这些行合并在一起。例如，“x1”、“x2”、“x3”或“x4”的任何实例都将被替换为“X1”等。 我可以通过选择包含任何这些字符串的行并将其替换为“X1”来实现这一点： 给予： 现在，如果我选择所有包含“X1”的行并将它们合并，我将得到： 因此
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问题内容： 我在加入熊猫方面遇到问题，并且试图找出问题所在。假设我有一个x： 我应该能够通过简单的连接命令在y = x上将y与索引上的y联接，除了同名具有+2。 我希望决赛对双方都有1941个非值。我也尝试过合并，但是我有同样的问题。 我以为正确的答案是pandas.concat（[x，y]），但这也不符合我的预期。 编辑：如果您在加入方面遇到问题，请阅读下面的韦斯答案。我有一个重复的时间戳。 问
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我有一个非常大的 pyspark 数据帧和一个较小的熊猫数据帧，我读入如下： 这两个数据帧都包含标记为“A”和“B”的列。我想创建另一个 pyspark 数据帧，其中只有 df1 中的那些行，其中“A”和“B”列中的条目出现在 中同名的列中。也就是说，使用 df2 的列“A”和“B”过滤 df1。 通常我认为这将是一个连接（通过实现），但是如何将熊猫数据帧与 pyspark 数据帧连接起来？ 我负
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我有两个数据帧DF1和DF2 DF1： DF2： 我想在DF1中创建一列“image1”，并根据以下条件赋值。 检查值是否在和DF2['documentType']=='Image'中可用 因此，输出应该如下所示： 不知道如何解决这个问题，但一些想法： -加入/合并是我的第一个想法，但是如何处理这些条件呢？ -可能使用检查条件的功能映射/应用
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我有这种熊猫。数据框。“a”、“b”是获得“x”和“y”时的条件。 我需要绘制关于相同条件的（x，y）结肠的折线图。预期结果图为： 当然，这个图像是由以下代码手动给出的： 我的问题是，当获得一个包含条件列x和y的数据帧时，如何动态地绘制如上所述的图。 列名是固定的。但是，条件列的值是动态更改的。因此，我不能使用10、20、100、200的值。 如果我有下面的“用a和b过滤”方法，我认为问题解决了：