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python-3.x - Pandas 映射 2 个数据帧中的值和外连接 + 聚合值

问题描述

你好我有这两个数据框

df_1
title      URL  number         date
    a   /url-1       1   21-02-2020
    a   /url-1      10   20-02-2020
    a   /url-1      17   18-02-2020
    b   /url-2     100   21-02-2020
    b   /url-2     106   20-02-2020

df_2
   URL  number         date
/url-1       5   21-02-2020
/url-1      12   20-02-2020
/url-1      50   19-02-2020
/url-2      71   17-02-2020
/url-3       9   21-02-2020
/url-3      11   20-02-2020

所以我需要执行这些操作将它们组合成 1 个数据框：

1) 添加新列调用 df_2["title"] 以将 df_2["URL"] 值映射到 df_1["title"] 中的值

2）将两个数据框外部连接在一起

3) 按“日期”聚合 df_1["number"] 和 df_2["number"] 并将它们相加

这是我想要的结果：

new_df
title      URL  number         date
    a   /url-1       6   21-02-2020
    a   /url-1      22   20-02-2020
    a   /url-1      50   19-02-2020
    a   /url-1      17   18-02-2020
    b   /url-2     100   21-02-2020
    b   /url-2     106   20-02-2020
    b   /url-2      71   17-02-2020
 null   /url-3       9   21-02-2020
 null   /url-3      11   20-02-2020

注意事项：

A）我不能只在“URL”和“日期”上进行外部连接，因为您可以注意到在 df_2；第 3 行（19-02-2020）中的“/url-”在 df_1 中似乎没有相同的日期1"。同样的问题也适用于 df_2;row 4

B）如果我能实现我对 new_df 的要求，我不介意跳过行动 1（如上图所示）

非常感谢您的帮助！:)

标签： python-3.xpandasdictionaryouter-join

解决方案

使用Series.mapwith DataFrame.drop_duplicates，然后新列用于外连接，最后一sum列：

df_2["title"] = df_2["URL"].map(df_1.drop_duplicates('URL').set_index('URL')["title"])

df = df_1.merge(df_2, on=['title','URL','date'], how='outer', suffixes=('','_'))
df['number'] = df['number'].add(df.pop('number_'), fill_value=0)
print (df)
  title     URL  number        date
0     a  /url-1     6.0  21-02-2020
1     a  /url-1    22.0  20-02-2020
2     a  /url-1    17.0  18-02-2020
3     b  /url-2   100.0  21-02-2020
4     b  /url-2   106.0  20-02-2020
5     a  /url-1    50.0  19-02-2020
6     b  /url-2    71.0  17-02-2020
7   NaN  /url-3     9.0  21-02-2020
8   NaN  /url-3    11.0  20-02-2020

如果需要，最后聚合sum- 因为缺失值是必要的用一些非缺失值替换值：

df = (df.fillna('tmp')
         .groupby(['URL', 'date', 'title'], as_index=False)['number']
         .sum()
         .replace({'tmp':np.nan})
         .reindex(df.columns, axis=1))

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