Question

我在 Pandas 中有以下 2 个数据框形式的表格；

这是所有可能组合的列表：

Table A:
   0    1    2
 +---+----+----+
0| A |None|None|
 +---+----+----+
1| B |None|None|
 +---+----+----+
2|...|    |    |
 +---+----+----+
3| A | C  | D  |
 +---+----+----+
4| B | C  | D  |
 +---+----+----+

这些是变量的关联值：

Table B:
  0   1
 +---+---+
0| A | 5 |
 +---+---+
1| B | 2 |
 +---+---+
2| C | 7 |
 +---+---+
3| D | 4 |
 +---+---+

我需要的是这样的：

   0    1    2   3
 +---+----+----+---+
0| A |None|None| 5 |
 +---+----+----+---+
1| B |None|None| 2 |
 +---+----+----+---+
2|...|    |    |   |
 +---+----+----+---+
3| A | C  | D  | 7 |
 +---+----+----+---+
4| B | C  | D  | 7 |
 +---+----+----+---+

通过在 Table A 列 0 列 1、2 和 Table B 中查找每个关联值，可以找到第 3 列}} 并返回这些值中的最大值。

例如： 第 3 行显示了 0、A 和 C 的组合。因此，列D 在3 中查找A，值为Table B，然后在5 中查找C，值为{ {1}}。最后，它在 Table B 中查找 7，值为 D。在这 3 个数字中，7 是最大的，所以它返回那个。

到目前为止我已经尝试过 Table B，但没有成功

更新： 我试过这个：

但它只返回 pandas.merge 并且没有考虑 df1 中的多个列，如果我尝试添加多个列；Final=df1.insert(3,column='min space',value=df1.join(df2.set_index(0),on=0).max()) 它告诉我我需要相同数量的列

Answer 1

您可以将所有单元格转换为数字（通过关联的df），然后获取每行最大值的列。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({                 # original df
    0:['A', 'B', 'A', 'B',],
    1:[None, None, 'C', 'C',],
    2:[None, None, 'D', 'D',],
    })
rdf = pd.DataFrame({                # associated values
    0:['A', 'B', 'C', 'D',],
    1:[5, 2, 7, 4,],
    })

tdf = df                            # copy the original df
rdf = rdf.set_index(0)[1]           # set index of rdf for next line
tdf = tdf[tdf.columns].replace(rdf) # replace all values in tdf by rdf
tdf[3] = tdf.max(axis=1)            # column[3] = max of each row
df[3] = tdf[3]                      # add column[3] to original df

print(df)

   0     1     2    3
0  A  None  None  5.0
1  B  None  None  2.0
2  A     C     D  7.0
3  B     C     D  7.0

Answer 2

df1[3] = df2.merge(
    df1.stack(dropna=False).reset_index(0), how='outer'
).groupby('level_0').max()

示例：

>>> df1
     0    1    2
0    A  NaN  NaN
1    B  NaN  NaN
2  ...  NaN  NaN
3    A    C    D
4    B    C    D

>>> df2
   0  1
0  A  5
1  B  2
2  C  7
3  D  4

>>> df1.columns
Int64Index([0, 1, 2], dtype='int64')

>>> df2.columns
Int64Index([0, 1], dtype='int64')

>>> df2[1].dtype
dtype('int64')

df1[3] = df2.merge(
    df1.stack(dropna=False).reset_index(0), how='outer'
).groupby('level_0').max()

>>> df1
     0    1    2    3
0    A  NaN  NaN  5.0
1    B  NaN  NaN  2.0
2  ...  NaN  NaN  NaN
3    A    C    D  7.0
4    B    C    D  7.0

Answer 3

试试这个..

:=

输出：

#!/usr/bin/env python3
import pandas as pd

A, B, C, D = 5, 2, 7, 4

df = pd.DataFrame({
    0: [A, B, None, A, B],
    1: [None, None, None, C, C],
    2: [None, None, None, D, D]
    })

df[3] = df.max(axis=1)

Answer 4

试试 replace

dfA['out'] = dfA.replace(dict(zip(dfB[0],dfB[1]))).max(1)
dfA
Out[487]: 
   0     1     2  out
0  A  None  None  5.0
1  B  None  None  2.0
2  A     C     D  7.0
3  B     C     D  7.0

通过查找多个列值进行合并

4 个答案: