我對 pandas DataFrame 有問題 - 我不明白如何創建新行并將它們與字典合并。例如，我有這個數據框：shops = [{'Chain': 'SeQu', 'Shop': 'Rimme', 'Location': 'UK', 'Brand': 'Rexona', 'Value': 10}, {'Chain': 'SeQu', 'Shop': 'Rimme', 'Location': 'UK', 'Brand': 'AXE', 'Value': 20}, {'Chain': 'SeQu', 'Shop': 'Rimme', 'Location': 'UK', 'Brand': 'Old Spice', 'Value': 30}, {'Chain': 'SeQu', 'Shop': 'Rimme', 'Location': 'UK', 'Brand': 'Camel', 'Value': 40}, {'Chain': 'SeQu', 'Shop': 'Rimme', 'Location': 'UK', 'Brand': 'Dove', 'Value': 50}, {'Chain': 'SeQu', 'Shop': 'Rum', 'Location': 'USA', 'Brand': 'Rexona', 'Value': 10}, {'Chain': 'SeQu', 'Shop': 'Rum', 'Location': 'USA', 'Brand': 'CIF', 'Value': 20}, {'Chain': 'SeQu', 'Shop': 'Rum', 'Location': 'USA', 'Brand': 'Old Spice', 'Value': 30}, {'Chain': 'SeQu', 'Shop': 'Rum', 'Location': 'USA', 'Brand': 'Camel', 'Value': 40}]同時，我有一個具有 Chain-Brand 連接的字典數據框：chain_brands = [{'Chain': 'SeQu', 'Brand': 'Rexona'}, {'Chain': 'SeQu', 'Brand': 'Axe'}, {'Chain': 'SeQu', 'Brand': 'Old Spice'}, {'Chain': 'SeQu', 'Brand': 'Camel'}, {'Chain': 'SeQu', 'Brand': 'Dove'}, {'Chain': 'SeQu', 'Brand': 'CIF'}]因此，我需要創建新行并用 0 填充它們（如果品牌為 Null）。它應該看起來像這樣：output = [{'Chain': 'SeQu', 'Shop': 'Rimme', 'Location': 'UK', 'Brand': 'Rexona', 'Value': 10}, {'Chain': 'SeQu', 'Shop': 'Rimme', 'Location': 'UK', 'Brand': 'AXE', 'Value': 20}, {'Chain': 'SeQu', 'Shop': 'Rimme', 'Location': 'UK', 'Brand': 'Old Spice', 'Value': 30}, {'Chain': 'SeQu', 'Shop': 'Rimme', 'Location': 'UK', 'Brand': 'Camel', 'Value': 40}, {'Chain': 'SeQu', 'Shop': 'Rimme', 'Location': 'UK', 'Brand': 'Dove', 'Value': 50}, {'Chain': 'SeQu', 'Shop': 'Rimme', 'Location': 'UK', 'Brand': 'CIF', 'Value': 0},謝謝！
1 回答
慕尼黑5688855
TA貢獻1848條經驗 獲得超2個贊
您可以從數據幀創建多索引chain_brands，然后groupby與 一起使用reindex來解決此問題：
mi = pd.MultiIndex.from_arrays(chain_brands.values.T, names=['Chain', 'Brand'])
s = shops.set_index(['Chain', 'Brand']).\
groupby(['Location', 'Shop']).\
apply(lambda x: x.reindex(mi, fill_value=0)).\
drop(columns=['Location', 'Shop']).\
reset_index()
結果：
Location Shop Chain Brand Value
0 UK Rimme SeQu Rexona 10
1 UK Rimme SeQu Axe 0
2 UK Rimme SeQu Old Spice 30
3 UK Rimme SeQu Camel 40
4 UK Rimme SeQu Dove 50
5 UK Rimme SeQu CIF 0
6 USA Rum SeQu Rexona 10
7 USA Rum SeQu Axe 0
8 USA Rum SeQu Old Spice 30
9 USA Rum SeQu Camel 40
10 USA Rum SeQu Dove 0
11 USA Rum SeQu CIF 20
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