我下面有兩個數據框，我想合并它們以獲取 df1 上的 ID。但是，我發現通過使用合并，如果名稱超過一個，我無法獲取 ID。df2 具有唯一的名稱，df1 和 df2 的行和列不同。我的代碼如下：df1： Name Region0 P Asia1 Q Eur2 R Africa3 S NA4 R Africa5 R Africa6 S NAdf2: Name Id0 P 12341 Q 12442 R 1233代碼：x= df1.assign(temp1 = df1.groupby ('Name').cumcount())y= df2.assign(temp1 = df2.groupby ('Name').cumcount())xy= x.merge(y, on=['Name',temp2],how = 'left').drop(columns = ['temp1'])xy 的輸出如下，如何找到那些 NAN 的 Id？ Name Region Id0 P Asia 12341 Q Eur 12442 R Africa NAN3 S NA NAN4 R Africa NAN5 R Africa NAN6 S NA NAN
3 回答
尚方寶劍之說
TA貢獻1788條經驗 獲得超4個贊
您的語法已關閉
temp2。首先，你忘記了引號。其次，它應該'temp1'代替temp2.您合并了兩列。如果你只在 上合并
Id，那么你就不會有NaN值。但是，由于您在 上合并temp1，因此存在一些數據在數據幀中不匹配。第二個數據幀中的列中沒有S值，因此您會期望合并后的值。NameNaNS如果您現在的目標是
NaN用不同的方法填充這些值，那么您就可以做到。這就是您想要做的，現在只需合并而Id不是Idandtemp1。你是這個意思嗎？
x= df1.assign(temp1 = df1.groupby ('Name').cumcount())
y= df2.assign(temp1 = df2.groupby ('Name').cumcount())
xy= x.merge(y, on=['Name','temp1'],how='left').drop('temp1')
xy
Out[1]:
Name Region Id
0 P Asia 1234.0
1 Q Eur 1244.0
2 R Africa 1233.0
3 S NaN NaN
4 R Africa NaN
5 R Africa NaN
6 S NaN NaN
catspeake
TA貢獻1111條經驗 獲得超0個贊
有什么原因不能使用 pandas merge 嗎？
name_list = ['P','Q','R','S','R','R','S']
country_list = ['Asia','Eur','Africa','NA','Africa','Africa','NA']
df1 = pd.DataFrame({'Name':name_list,'Region':country_list})
df2 = pd.DataFrame({'Name':['P','Q','R'],'Id':[1234,1244,1233]})
result = pd.merge(df1,df2,on='Name',how='left')
print(result)
輸出：
Name Region Id
0 P Asia 1234.0
1 Q Eur 1244.0
2 R Africa 1233.0
3 S NA NaN
4 R Africa 1233.0
5 R Africa 1233.0
6 S NA NaN
喵喔喔
TA貢獻1735條經驗 獲得超5個贊
你為什么要合并cumcount()？這樣，您只需將它們一對一合并。只需合并：
df1.merge(df2, on='Name', how='outer')
輸出：
Name Region Id
0 P Asia 1234.0
1 Q Eur 1244.0
2 R Africa 1233.0
3 R Africa 1233.0
4 R Africa 1233.0
5 S NaN NaN
6 S NaN NaN
添加回答
舉報
0/150
提交
取消