如何在 PANDAS 中合并两个不同的行？

Question

我想合并两个数据框。 左边的数据帧有两个标识符，id1 和 id2。 正确的数据帧具有这些标识符的字符串版本。 我想要做的是在同一行中获取两个 ID 和两个 ID 的字符串版本。 例子：

left:     right:
id1 id2   id string
0   1     0  "a"
3   4     1  "b"
10  0     3  "c"
1   4     4  "d"
          10 "e"

合并输出：

id1 id2 string1 string2
0   1   "a"     "b"
3   4   "c"     "d"
10  0   "e"     "a"
1   4   "b"     "d"

我该怎么做？

Answer 1

从right DataFrame 创建映射器在这里可能是最好的，然后在每列上使用Series.map因为它很容易扩展：

mapper = right.set_index('id')['string']
merged = left.copy()
for i, col in enumerate(merged.columns, 1):
    merged[f'{mapper.name}{i}'] = merged[col].map(mapper)

或者使用链式merge调用：

merged = (
    left.merge(right.rename(columns={'id': 'id1'}), on='id1', how='left')
        .merge(right.rename(columns={'id': 'id2'}), on='id2', how='left',
               suffixes=('1', '2'))
)

两者产生merged ：

   id1  id2 string1 string2
0    0    1       a       b
1    3    4       c       d
2   10    0       e       a
3    1    4       b       d

---

数据帧：

import pandas as pd

left = pd.DataFrame({
    'id1': {0: 0, 1: 3, 2: 10, 3: 1},
    'id2': {0: 1, 1: 4, 2: 0, 3: 4}
})

right = pd.DataFrame({
    'id': {0: 0, 1: 1, 2: 3, 3: 4, 4: 10},
    'string': {0: 'a', 1: 'b', 2: 'c', 3: 'd', 4: 'e'}
})