从数据框中提取特定的行

Question

我有一个带有两列“ ids”和“ names”的数据框df1-

ids     names
fhj56   abc
ty67s   pqr
yu34o   xyz

我有另一个数据框df2，其中某些列是-

user     values                       
1        ['fhj56','fg7uy8']
2        ['glao0','rt56yu','re23u']
3        ['fhj56','ty67s','hgjl09']

我的结果应该给我那些来自df2的用户，这些用户的值至少包含来自df1的ID之一，并告诉哪些ID负责将其放入结果表中。 结果应类似于-

   user     values_responsible     names
   1        ['fhj56']              ['abc']
   3        ['fhj56','ty67s']      ['abc','pqr']

用户2不在结果表中，因为df1中不存在任何值。

我试图做到这一点如下-

df2.query('values in @df1.ids')

但这似乎效果不佳。

Answer 1

您可以通过行迭代，然后使用.loc连同isin以找到匹配的行df2 。 我将此过滤后的数据框转换为字典

ids = []
names = []
users = []
for _, row in df2.iterrows():
    result = df1.loc[df1['ids'].isin(row['values'])]
    if not result.empty:
        ids.append(result['ids'].tolist())
        names.append(result['names'].tolist())
        users.append(row['user'])

>>> pd.DataFrame({'user': users, 'values_responsible': ids, 'names': names})[['user', 'values_responsible', 'names']]
   user values_responsible       names
0     1            [fhj56]       [abc]
1     3     [fhj56, ty67s]  [abc, pqr]

或者，对于整洁的数据：

ids = []
names = []
users = []
for _, row in df2.iterrows():
    result = df1.loc[df1['ids'].isin(row['values'])]
    if not result.empty:
        ids.extend(result['ids'].tolist())
        names.extend(result['names'].tolist())
        users.extend([row['user']] * len(result['ids']))

>>> pd.DataFrame({'user': users, 'values_responsible': ids, 'names': names})[['user', 'values_responsible', 'names']])
   user values_responsible names
0     1              fhj56   abc
1     3              fhj56   abc
2     3              ty67s   pqr

Answer 2

使用取消嵌套列表单元格的想法进行尝试。

Temp_unnest = pd.DataFrame([[i, x]
              for i, y in df['values'].apply(list).iteritems()
                  for x in y], columns=list('IV'))

Temp_unnest['user']=Temp_unnest.I.map(df.user)
df1.index=df1.ids
Temp_unnest.assign(names=Temp_unnest.V.map(df1.names)).dropna().groupby('user')['V','names'].agg({(lambda x: list(x))})


Out[942]: 
                   V       names
            <lambda>    <lambda>
user                            
1            [fhj56]       [abc]
3     [fhj56, ty67s]  [abc, pqr]

Answer 3

我将重构您的第二个数据框（实质上是对数据库进行规范化）。 就像是

user     gid     id                       
1        1       'fhj56'
1        1       'fg7uy8'
2        1       'glao0'
2        1       'rt56yu'
2        1       're23u'
3        1       'fhj56'
3        1       'ty67s'
3        1       'hgjl09'

然后，您要做的就是将id列上的第一个和第二个数据帧合并。

r = df2.merge(df1, left_on='id', right_on='ids', how='left')

您可以排除某些ID不具有匹配名称的所有ID。

r[~r[gid].isin(  r[r['names'] == None][gid].unique()  )]

其中r[r['names'] == None][gid].unique()查找所有没有名字的小女孩，然后r[~r[gid].isin( ... )]只r[~r[gid].isin( ... )] isin list参数中。

---

如果您有更多的ID组，第二个表可能看起来像

user     gid     id                       
1        1       'fhj56'
1        1       'fg7uy8'
1        2       '1asdf3'
1        2       '7ada2a'
1        2       'asd341'
2        1       'glao0'
2        1       'rt56yu'
2        1       're23u'
3        1       'fhj56'
3        1       'ty67s'
3        1       'hgjl09'

相当于

user     values                       
1        ['fhj56','fg7uy8']
1        ['1asdf3', '7ada2a', 'asd341']
2        ['glao0','rt56yu','re23u']
3        ['fhj56','ty67s','hgjl09']