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python - 使用 groupby 和名称列表合并两个数据框

问题描述

你好，我有 2 个数据框，例如：

数据框1

GroupName weigth Name
Group1 34 Baby1
Group1 43 Baby2
Group1 34 Baby3
Group2 32 Baby4
Group2 32 Baby2
Group3 33 Baby9

数据框2

GroupName Size ListNames
Group1 89 ['Baby1','Baby2']
Group1 87 ['Baby3']
Group2 78 ['Baby4','Baby2']
Group3 80 ['Baby9']

我想合并这两个数据帧GroupName在ListNames 这里我应该得到例如：

数据框3

GroupName weigth Name Size ListNames
Group1 34 Baby1 89 ['Baby1','Baby2']
Group1 43 Baby2 89 ['Baby1','Baby2']
Group1 34 Baby3 87 ['Baby3']
Group2 32 Baby4 78 ['Baby4','Baby2']
Group2 32 Baby2 78 ['Baby4','Baby2']
Group3 33 Baby9 80 ['Baby9']

我知道我们应该使用 groupby 'GroupName' 但我不知道如何处理ListNamespandas 中的 tha。有人有想法吗？谢谢您的帮助。

标签： pythonpython-3.xpandas

解决方案

首先创建Name具有相同值的列，并按（pandas 0.25+）ListNames重复行，然后一起：DataFrame.explodemerge

#if necessary convert strings to lists
import ast
#df2['ListNames'] = df2['ListNames'].apply(ast.literal_eval)

df = df1.merge(df2.assign(Name=df2['ListNames']).explode('Name'), on=['GroupName','Name'])
print (df)
  GroupName  weigth   Name  Size       ListNames
0    Group1      34  Baby1    89  [Baby1, Baby2]
1    Group1      43  Baby2    89  [Baby1, Baby2]
2    Group1      34  Baby3    87         [Baby3]
3    Group2      32  Baby4    78  [Baby4, Baby2]
4    Group2      32  Baby2    78  [Baby4, Baby2]
5    Group3      33  Baby9    80         [Baby9]

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