合並來自兩個不同軸的 Pandas 數據幀的數據？

Question

我有一個 dataframe，其中列包含每月數據：

ID	簡	二月	三月	很快...
1個	valJ1	valF1	valM1	...
2個	valJ2	valF2	valM2	...

和另一個 dataframe，其中月份在列中給出（其中 1 = 一月，2 = 三月，...）：

月	ID	數據1	數據2
1個	1個	數	數
2個	1個	數	數
3個	1個	數	數
4個	1個	數	數
1個	2個	數	數
2個	2個	數	數
3個	2個	數	數
4個	2個	數	數

我如何編寫 function 來組合這些數據，以便：

月	ID	數據1	數據2	DF1
1個	1個	數	數	valJ1
2個	1個	數	數	valF1
3個	1個	數	數	valM1
4個	1個	數	數	值A1
1個	2個	數	數	valJ2
2個	3個	數	數	valF2
3個	2個	數	數	valM2
4個	2個	數	數	值A2

我已經申請了一個 dataframe 但我不確定如何合並 2

months = ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr',...]

def fun(df2,months):
    if df2['Month'] == 1:
        val = df1[months[0]]
    if df2['Month'] == 2:
        val = df1[months[1]]
    #and so on
    return val

df2['DF1'] = pd.DataFrame(df2.apply(fun, axis=1)

Answer 1

使用melt將第一個 dataframe 轉置為第二個的形狀，然后merge它們。 在你只需要一個字典到 map 一個月份數字到縮寫月份名稱之前：

months = dict(zip(range(1, 4), ['Jan', 'Feb', 'Mar']))

out = pd.merge(df2.assign(Month=df2['Month'].map(months)),
               df1.melt(id_vars='ID', var_name='Month', value_name='DF1'), 
               on=['Month', 'ID'])

Output：

>>> out
  Month  ID data1 data2    DF1
0   Jan   1   num   num  valJ1
1   Feb   1   num   num  valF1
2   Mar   1   num   num  valM1
3   Jan   2   num   num  valJ2
4   Feb   2   num   num  valF2
5   Mar   2   num   num  valM2