熊貓根據條件加入數據框

Question

我正在嘗試通過交叉聯接來創建職位和員工的所有可能組合。 但是我想在加入他們時添加一個條件。 例如。 參見下面的示例數據框

>>> df_pos
  Country  Pos_id  level
0   India       1      2
1      UK       2      2
2     USA       3      4
3     UAE       4      5
4   India       5      1
5      UK       6      3

>>> df_emp
     Country  Emp_id  level
0         UK      11      3
1         UK      12      4
2        USA      13      4
3  Singapore      14      5
4      India      15      2

我想找到Pos_id和Emp_id組合， Pos_id匹配國家/地區，然后匹配的工作級別應等於或+1/-1 ，例如。 我們在UK有一個職位（ pos_id 6 ），我們有一個pos_id 6匹配的雇員（ 11和12 ），他們的國家也是UK ，工作level分別為3和4 ，即所需職位（即工作）的=和+1 3 level ）。 參見下面的示例輸出

output_df
0   Pos_id  Emp_id
1   1   15
2   2   11
3   3   13
4   5   15
5   6   11
6   6   12

有沒有簡單的方法可以在python pandas中做到這一點。 任何幫助將不勝感激。

Answer 1

創建交叉聯接的表后，可以根據條件進行過濾：

output_df = pd.merge(df_pos, df_emp, how='outer', on='Country')
condition = (output_df.level_x - output_df.level_y).between(-1, 1)
output_df = df_merged[condition][['Pos_id', 'Emp_id']]

Answer 2

我嘗試了這個：

    data1 = pd.DataFrame({"Country":["India","UK","USA","UAE","India","UK"], "Pos_id":[1,2,3,4,5,6], "level": [2,2,4,5,1,3]})
    data2 = pd.DataFrame({"Country":["UK", "UK","USA", "Singapore","India"],"Emp_id":[11,12,13,14,15], "level":[3,4,4,5,2]})

    def get_df(country,pos_id,min,max):
        lev = data1.loc[(data1.Country==country) & (data1.Pos_id==pos_id)]["level"]
        data = data2.loc[(data2.Country==country) &(data2["level"].isin(list(range(int(lev)-min,int(lev)+max))))] 
        return data


    print(get_df("UK",6,1,1))

Answer 3

您可以簡單地在“國家/地區”上加入，然后再過濾嗎？

例如，我將級別列重命名為emp_level和pos_level ，以使其更清晰，然后：

df = df_pos.merge(df_emp, on='Country')

output_df = df.loc[(df['pos_level'] >= df['emp_level'] - 1) & (df['pos_level'] <= df['emp_level'] + 1)]

不是最漂亮的東西，而是產生您想要的東西。