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python - 基于另一个数据框列创建/更改数据框

问题描述

我有两个数据框如下

输入1

Col1  col2
10     usd,hkg
20     tst, fds
30     hgf, usd

Inp2

X_col1  x_col2
200      usd
100      hkg
250      tst
280      fds

.... 很快

我想使用 Inp1 中的 col2 循环我的 Inp2 数据帧以实现以下输出

Out
Col1  tot  col2
10    300  usd,hkg
20    530  tst,fds

等等。请帮助如何实现这一目标

标签： pythonpandasdataframelookup

解决方案

分裂df1['col2']然后爆炸。这使我们能够生成唯一的合并密钥。

>>> df1['col2'] = df1['col2'].str.split(r',\s*')
>>> df1

   Col1        col2
0    10  [usd, hkg]
1    20  [tst, fds]
2    30  [hgf, usd]

>>> df1.explode('col2')

   Col1 col2
0    10  usd
0    10  hkg
1    20  tst
1    20  fds
2    30  hgf
2    30  usd

合并后，您可以获取第二个输入框中的数量。

>>> m = df1.explode('col2').merge(df2, left_on='col2', right_on='x_col2', how='left')
>>> m

   Col1 col2  X_col1 x_col2
0    10  usd   200.0    usd
1    10  hkg   100.0    hkg
2    20  tst   250.0    tst
3    20  fds   280.0    fds
4    30  hgf     NaN    NaN
5    30  usd   200.0    usd

将它们分配给m，然后设置要附加到索引df1_m上的新数据框的数据Col1（假设Col1值是唯一的）。然后对这些值求和。我不知道为什么您想要的输入不包含匹配对之一，但如果您不想要它，您可以通过删除 where 来丢弃它df['Col1'] == 30。

>>> df1_m = df1.set_index('Col1')
>>> df1_m['sum'] = m.groupby('Col1')['X_col1'].sum()
>>> df1_m.reset_index()

   Col1        col2    sum
0    10  [usd, hkg]  300.0
1    20  [tst, fds]  530.0
2    30  [hgf, usd]  200.0

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