合并两个数据帧列，列表按列表顺序排列

Question

我正在尝试合并/连接两个列相关的列，但是用“|”分隔的单独文本数据 除了用“”替换某些名称并替换| 用'\\ n'。

例如，原始数据可能是：

    First Names            Last Names
0   Jim|James|Tim          Simth|Jacobs|Turner
1   Mickey|Mini            Mouse|Mouse
2   Mike|Billy|Natasha     Mills|McGill|Tsaka

如果我想合并/连接以获取全名并删除与“Smith”绑定的条目，则最终的df应如下所示：

    First Names            Last Names            Full Names
0   Jim|James|Tim          Simth|Jacobs|Turner   James Jacobs\nTim Turner
1   Mickey|Mini            Mouse|Mouse           Mickey Mouse\nMini Mouse
2   Mike|Billy|Natasha     Mills|McGill|Tsaka    Mike Mills\nBilly McGill\nNatasha Tsaka

到目前为止我目前的做法是：

def parse_merge(df, col1, col2, splitter, new_col, list_to_exclude):

    orig_order = pd.Series(list(df.index)).rename('index')

    col1_df = pd.concat([orig_order, df[col1], df[col1].str.split(splitter, expand=True)], axis = 1)
    col2_df = pd.concat([orig_order, df[col2], df[col2].str.split(splitter, expand=True)], axis = 1)

    col1_melt = pd.melt(col1_df, id_vars=['index', col1], var_name='count')
    col2_melt = pd.melt(col2_df, id_vars=['index', col2], var_name='count')

    col2_melt['value'] = '(' + col2_melt['value'].astype(str) + ')'
    col2_melt = col2_melt.rename(columns={'value':'value2'})

    melted_merge = pd.concat([col1_melt, col2_melt['value2']], axis = 1 )

    if len(list_to_exclude) > 0:
         list_map = map(re.escape, list_to_exclude)

    melted_merge.ix[melted_merge['value2'].str.contains('|'.join(list_map)), ['value', 'value2']] = ''

    melted_merge[new_col] = melted_merge['value'] + " " + melted_merge['value2']

如果我打电话：

parse_merge(names, 'First Names', 'Last Names', 'Full Names', ['Smith'])

数据变为：

    Index   First Names        count    value            value2        Full Names
0   0       Jim|James|Tim      0        Jim              Smith         ''
1   1       Mickey|Mini        0        Mickey           Mouse         Mickey Mouse
2   2       Mike|Billy|Natasha 0        Mike             Mills         Mike Mills

只是不确定如何在没有任何循环的情况下完成此操作，或者是否有更有效/完全不同的方法。

感谢所有的投入！

Answer 1

这是一个使用pd.DataFrame.apply和python的一些很好的内置功能的精简解决方案：

def combine_names(row):

    pairs = list(zip(row[0].split('|'), row[1].split('|')))
    return '\n'.join([' '.join(p) for p in pairs if p[1] != 'Simth'])

df['Full Name'] = df.apply(combine_names, axis=1)

Answer 2

我非常喜欢@AlexG的解决方案 - 请使用它。

这是我尝试创建一个创造性的单行解决方案 - 它绝对有悖常理，所以不应该使用它 - 它只是为了好玩：

In [78]: df
Out[78]:
          First Names           Last Names
0       Jim|James|Tim  Simth|Jacobs|Turner
1         Mickey|Mini          Mouse|Mouse
2  Mike|Billy|Natasha   Mills|McGill|Tsaka

In [79]: df['Full Names'] = \
    ...: (df.stack()
    ...:    .str.split(r'\|', expand=True)
    ...:    .unstack(level=1)
    ...:    .groupby(level=0, axis=1)
    ...:    .apply(lambda x: x.add(' ').sum(axis=1).str.strip())
    ...:    .replace([r'\w+\s+Simth'], [np.nan], regex=True)
    ...:    .apply(lambda x: x.dropna().str.cat(sep='\n'), axis=1)
    ...: )
    ...:

In [80]: df
Out[80]:
          First Names           Last Names                               Full Names
0       Jim|James|Tim  Simth|Jacobs|Turner                 James Jacobs\nTim Turner
1         Mickey|Mini          Mouse|Mouse                 Mickey Mouse\nMini Mouse
2  Mike|Billy|Natasha   Mills|McGill|Tsaka  Mike Mills\nBilly McGill\nNatasha Tsaka

Answer 3

我有很多理解力

l = df.values.tolist()

['|'.join(n)
 for n in [[' '.join(z)
 for z in zip(*[s.split('|')
 for s in r]) if z[1] != 'Smith']
 for r in l]]

['James Jacobs|Tim Turner',
 'Mickey Mouse|Mini Mouse',
 'Mike Mills|Billy McGill|Natasha Tsaka']

---

l = df.values.tolist()

df['Full Names'] = [
     '|'.join(n)
     for n in [[' '.join(z)
     for z in zip(*[s.split('|')
     for s in r]) if z[1] != 'Smith']
     for r in l]]

df

---

除了文字游戏，这对样本数据非常敏感

---

更长的解释

l

[['Jim|James|Tim', 'Simth|Jacobs|Turner'],
 ['Mickey|Mini', 'Mouse|Mouse'],
 ['Mike|Billy|Natasha', 'Mills|McGill|Tsaka']]

• l是列表清单。 我将广泛使用列表推导和迭代。
• 每个子列表由2个字符串组成，我将拆分并压缩在一起。
• 拆分的结果将是由(first, last)名称组成的元组的“列表”。 我会用if z[1] != 'Smith'过滤出史密斯。
  • 顺便说一句，在这一行你可以使用z[1] not in list_of_names
• 然后我会使用' '.join （实际上是一个函数）将每个元组组合到first last一个元组
• 然后我将使用另一个'|'.join将first last的子列表与first1 last1|first2 last2 ...等等结合起来等等

这更快的原因是因为理解已在很大程度上得到优化。 其他解决方案正在使用apply ，这是一种通用的循环结构，只能在特殊情况下利用快速循环（有人知道更多，如果我错了请纠正我）。 使用lambda绝对不是那种情况之一。