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python - 系列驱动的多个条件

问题描述

我有一个数据框来存储一个人的居住地，它看起来像这样：

教派 软垫 房间 人
1 一个 101 人 1
1 一个 102 人2
1 乙 101 人 3
2 一个 103 人4
2 C 102 PERSON5

我还有另一个数据框，它指定了使该住房单元特别的所有 SECT/PAD/ROOM 组合（注意：如果不存在 start_room 和 end_room，则意味着该 sect/pad 中的所有房间都是特殊的）：

教派 软垫 房间 START_ROOM END_ROOM
1 一个 101 100 104
1 一个 102
1 C 101 105 500

有没有办法使用“特殊”数据框识别所有“特殊”住房单元，然后在第一个数据框中添加一个新列来标记它们。“特殊”数据框要大得多，如果我必须手动执行条件 .loc 语句来识别所有特殊住房单元，那将需要很长时间。我希望能够以编程方式匹配它们

标签： pythonpandasdataframe

解决方案

由于空行意味着所有房间都是特殊的，因此您可以用虚拟值（第一个 df 的最小值和最大值）填充它们，然后从合并的 DataFrame 中获取所需的结果。

假设您的 DataFrames 是df1and df2，您可以这样做：

df2["START_ROOM"] = df2["START_ROOM"].fillna(df1["ROOM"].min())
df2["END_ROOM"] = df2["START_ROOM"].fillna(df1["ROOM"].max())

merged = df1.merge(df2, on=["SECT", "PAD", "ROOM"], how="left")
result = df1[df1["PERSON"].isin(merged.dropna()["PERSON"].tolist())]

>>> result
   SECT PAD  ROOM   PERSON
0     1   A   101  PERSON1
1     1   A   102  PERSON2

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