Wie basierend auf unterschiedlichen Spaltennamen

Question

import pandas as pd 

left = pd.DataFrame({'A': ['A1', 'A1', 'A2', 'A3'], 
        'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'], 
        'C': ['K0', 'K1', 'K0', 'K1']}) 

right = pd.DataFrame({'AA': ['A1', 'A3'], 
         'BB': ['B0', 'B3'], 
         'CC': ['K0', 'K1'], 
         'DD': ['D0', 'D1']}) 

ich durch Hinzufügen Spalte diese beiden Datenrahmen anschließen möchten zwei Datenrahmen fusionieren DD-left. Die Werte von DD sollten basierend auf Vergleichen von A und AA, B und BB, C und CC ausgewählt werden.

Der einfache Beitritt Fall wäre wie unten gezeigt, aber in meinem Fall muss ich Spalten mit unterschiedlichen Namen vergleichen, und dann möchte ich nur DD zu right hinzufügen.

result = left.join(right, on='DD') 

sollte das Ergebnis sein:

result = pd.DataFrame({'A': ['A1', 'A1', 'A2', 'A3'], 
         'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'], 
         'C': ['K0', 'K1', 'K0', 'K1'], 
         'DD': ['D0', NaN, NaN, 'D1']}) 

Answer 1

Verwenden Pandas merge Methode mit left_on und right_on Parameter.

left.merge(right, how='left', 
      left_on=['A', 'B', 'C'], 
      right_on=['AA', 'BB', 'CC'])[['A', 'B', 'C', 'DD']] 

bekommt man:

A B C DD 
0 A1 B0 K0 D0 
1 A1 B1 K1 NaN 
2 A2 B2 K0 NaN 
3 A3 B3 K1 D1 

Answer 2

Es sieht aus wie Sie merge wollen.

Im Moment stimmen die Spaltennamen jedoch nicht überein (A ist AA in right).
So lassen Sie uns zuerst sie normalisieren:

In [11]: right.columns = right.columns.map(lambda x: x[0]) 

Dann können wir uns auf die gemeinsamen Spalten verschmelzen:

In [12]: left.merge(right) 
Out[12]: 
    A B C D 
0 A1 B0 K0 D0 
1 A3 B3 K1 D1 

In [13]: left.merge(right, how="outer") 
Out[13]: 
    A B C D 
0 A1 B0 K0 D0 
1 A1 B1 K1 NaN 
2 A2 B2 K0 NaN 
3 A3 B3 K1 D1