python - 在键列的子值上连接两个数据框

Question

我目前正在尝试在 Key 列上加入/合并两个 df，其中 df1 中的键是独立值，例如 5，但在 df2 中，键可以包含多个值，例如 [5,6,13]。例如像这样：

df1 = pd.DataFrame({'key': [["5","6","13"],["10","7"],["6","8"]]})
df2 = pd.DataFrame({'sub_key': ["5","10","6"]})

但是，我的 df 要大得多，并且包含许多列，所以一个有效的解决方案会很棒。

因此，我想要一张这样的表格：

键1	键2
5	5,6,13
10	10,7

等等 ....

我已经尝试将这种方法应用于我的代码，但它不起作用：

df1['join'] = 1
df2['join'] = 1
merged= df1.merge(df2, on='join').drop('join', axis=1)
df2.drop('join', axis=1, inplace=True)
merged['match'] = merged.apply(lambda x: x.key(x.sub_key), axis=1).ge(0)

我还尝试拆分和分解列并加入单个值，但问题是，并非所有列值都被正确拆分，一旦加入，我需要将所有内容组合回一个单元格。

帮助将不胜感激！

标签： pythonpandasjoinmergesubstring

Answer 1

如果您只想匹配第一个键：

df1['sub_key'] = df1.key.str[0]
df1.merge(df2)

如果你想匹配任何键：

df3 = df1.explode('key').rename(columns={'key':'sub_key'})
df3 = df3.join(df1)
df3.merge(df2)

编辑：第一个版本有一个小错误，已修复。