使用組合鍵合並 pandas 中的數據框

Question

我有兩個數據框，我需要根據一個鍵（一個“事件編號”）將它們組合在一起。 然而，關鍵是重復的，因為它們將被攝取的數據庫需要特定的坐標格式。 如何根據鍵的組合加入必要的列？

例如，這兩個表如下所示：

事故編號	緯度/經度	GPS坐標
AB123	緯度	32.123
AB123	長	120.123
CD321	緯度	31.321
CD321	長	121.321

和...

事故編號	緯度/經度	地理代碼坐標
AB123	緯度	35.123
AB123	長	125.123
CD321	緯度	36.321
CD321	長	126.321

我需要去...

事故編號	緯度/經度	GPS坐標	地理代碼坐標
AB123	緯度	32.123	35.123
AB123	長	120.123	125.123
CD321	緯度	31.321	36.321
CD321	長	121.321	126.321

每個表中的記錄數不是 100% 相等，因此需要允許 NaN。 我實際上是在嘗試將“GeoCodeCoordinates”列添加到另一個 dataframe 中，結合“事件編號”和“緯度/經度”，因此它將值“AB123 + Lat”和“AB123 + Long”視為一個單一的鑰匙。 這可以在代碼中指定，還是需要創建一個新列和一個計算來創建該值作為鍵？

我想我是以一種有點愚蠢的方式來做這件事的。 Lat 和 Long 最初存儲在單獨的字段中，我使用 .melt() 使數據更長。 最終接受這個的數據庫需要 Lat/Long 字段的更長格式。

GPSColList = list(GPSRecords.columns)

GPSColList.remove('Latitude')

GPSList.remove('Longitude')

GPSMelt = GPSRecords.melt(id_vars=GPSColList, value_vars=['Latitude', 'Longitude'], var_name='Lat/Long', value_name="GPSCoordinates")

由於兩組坐標位於不同的字段中，我用每組坐標創建了兩個數據框並分別熔化它們。 我嘗試合並它們看起來像：

mergeMelt = pd.merge(GPSMelt, GeoCodeMelt[["GeoCodeCoordinates"]], on=['Incident_Number', 'Lat/Long'])

結果是 KeyError: 'Incident_Number'

Answer 1

嘗試：

cols = ['Incident_Number', 'Lat/Long', 'GeoCodeCoordinates']
mergeMelt = GPSMelt.merge(GeoCodeMelt[cols], on=cols[:-1])

KeyError: 'Incident_Number'被引發是因為您使用GeoCodeMelt[['GeoCodeCoordinates']]所以當您合並時您的列Incident_Number和Lat/Long不存在。