比较两个数据帧并将数据附加到 python pandas 中

Question

我有一个示例数据df1

id  user_id     name             email       
1     1        John         John@example.com
2     2        Alves        alves@example.com
3     3        Kristein     kristein@example.com
4     4        James        james@example.com

第二个数据帧df2

id      user       user_email_1            user_email_2         status
1      Sanders     sanders@example.com                          active
2      Alves       alves111@example.com   alves@example.com     active
3      Micheal     micheal@example.com                          active
4      James       james@example.com                            delete

如果出现以下情况，如何将状态数据从df2添加到df1

df1 user_id和df2 id

df1 name和df2 user

df1 email与user_email_1或df2 user_email_2匹配并删除不匹配的记录？

预期结果df1 ：

id   user_id    name       email                status
2      2        Alves     alves@example.com     active
4      4        James     james@example.com     delete

例如：

由于来自df1 alves@example.com与user_email_2匹配，因此它附加了状态数据。

Answer 1

你应该使用合并

df1.merge(df2.reset_index(), how='inner', left_on=['name', 'email', 'id'], right_on=['user', 'user_email', 'index'])

Answer 2

重新排列数据user_email df2以仅获取一个user_email列，然后合并两个数据user_email并保留所需的列：

df2 = df2.set_index(['id', 'user', 'status']).stack() \
         .rename('user_email').reset_index()

out = pd.merge(df1, df2, left_on=['user_id', 'name', 'email'],
                         right_on=['id', 'user', 'user_email'],
                         suffixes=('', '2')) \
          [['id', 'user_id', 'name', 'email', 'status']]

>>> out

   id  user_id   name              email  status
0   2        2  Alves  alves@example.com  active
1   4        4  James  james@example.com  delete