按复杂标准合并/加入 2 个数据帧

Posted 2023-03-12

【中文标题】按复杂标准合并/加入 2 个数据帧

【英文标题】：Merge/Join 2 DataFrames by complex criteria

【发布时间】：2015-03-26 11:01:29

【问题描述】：

我有 2 个大型数据集（每个数据集从 70K 到 110K 很大）。我想关联/比较两者，并根据某些条件/标准找到 set2 中的哪些项目可以在 set1 中找到。

我目前的策略是按公共字段对两个列表进行排序，然后运行嵌套的 for 循环，执行条件 if 测试，将预定义的 dict 与找到的项目和不匹配的项目聚合。

例子：

import pandas as pd

list1 = ['a': 56, 'b': '38', 'c': '11', 'd': '10', 'e': 65,
         'a': 31, 'b': '12', 'c': '26', 'd': '99', 'e': 71,
         'a': 70, 'b': '49', 'c': '40', 'd': '227', 'e': 1,
         'a': 3, 'b': '85', 'c': '32', 'd': '46', 'e': 70,]
list2 = ['a': 56, 'b': '38', 'c': '11', 'd': '10', 'e': 65,
         'a': 145, 'b': '108', 'c': '123', 'd': '84', 'e': 3,
         'a': 113, 'b': '144', 'c': '183', 'd': '7', 'e': 12,
         'a': 144, 'b': '60', 'c': '46', 'd': '106', 'e': 148,
         'a': 57, 'b': '87', 'c': '51', 'd': '95', 'e': 187,
         'a': 41, 'b': '12', 'c': '26', 'd': '99', 'e': 71,
         'a': 80, 'b': '49', 'c': '40', 'd': '227', 'e': 1,
         'a': 3, 'b': '85', 'c': '32', 'd': '46', 'e': 70,
         'a': 107, 'b': '95', 'c': '81', 'd': '15', 'e': 25,
         'a': 138, 'b': '97', 'c': '38', 'd': '28', 'e': 171]

re_dict = dict([('found', []), ('alien', [])])

for L2 in list2:
    for L1 in list1:
        if (L1['a']-5 <= L2['a'] <= L2['a']+10) and L2['c'][-1:] in L1['c'][-1:]:
            if (65 <= L2['e'] <= 75):
                L2.update('e': 'some value')
            re_dict['found'].append(L2)
            list1.remove(L1)
            break # break out from the inner loop
    else: # if the inner loop traversed entire list, there were no matches
        re_dict['alien'].append(L2)

以上产生期望的结果：

re_dict
'alien': ['a': 145, 'b': '108', 'c': '123', 'd': '84', 'e': 3,
  'a': 113, 'b': '144', 'c': '183', 'd': '7', 'e': 12,
  'a': 57, 'b': '87', 'c': '51', 'd': '95', 'e': 187,
  'a': 41, 'b': '12', 'c': '26', 'd': '99', 'e': 71,
  'a': 107, 'b': '95', 'c': '81', 'd': '15', 'e': 25,
  'a': 138, 'b': '97', 'c': '38', 'd': '28', 'e': 171],
 'found': ['a': 56, 'b': '38', 'c': '11', 'd': '10', 'e': 'some value',
  'a': 144, 'b': '60', 'c': '46', 'd': '106', 'e': 148,
  'a': 80, 'b': '49', 'c': '40', 'd': '227', 'e': 1,
  'a': 3, 'b': '85', 'c': '32', 'd': '46', 'e': 'some value']

所以它完成了这项工作，但显然效率不高，似乎是pandas 的理想工作。

我认为如果我可以合并/加入两个DataFrames，那将是理想的，但我无法弄清楚如何根据复杂标准进行合并。另外我的数据集大小不相等。

例子：

df1 = pd.DataFrame(list1)
df2 = pd.DataFrame(list2)

pd.merge(df1,df2,on='d',how='outer')
   a_x  b_x  c_x    d  e_x  a_y  b_y  c_y  e_y
0   56   38   11   10   65   56   38   11   65
1   31   12   26   99   71   41   12   26   71
2   70   49   40  227    1   80   49   40    1
3    3   85   32   46   70    3   85   32   70
4  NaN  NaN  NaN   84  NaN  145  108  123    3
5  NaN  NaN  NaN    7  NaN  113  144  183   12
6  NaN  NaN  NaN  106  NaN  144   60   46  148
7  NaN  NaN  NaN   95  NaN   57   87   51  187
8  NaN  NaN  NaN   15  NaN  107   95   81   25
9  NaN  NaN  NaN   28  NaN  138   97   38  171

只有当 df1 和 df2 中的 d 列完全相等时才会合并。 我更喜欢的是能够定义让我们说一个范围，也就是说，如果df2['d']-5 <= df1['d'] <= df2['d']+5 它仍然可以，这意味着，两个数据帧中的这些行都是要合并的候选者，只有当测试失败df1 列被填充NaN（如上例）。

这样，我可以通过几个步骤来模仿我的嵌套 for-for 循环，希望这样会更快吗？

任何建议/提示/示例将不胜感激。

谢谢

【参考方案1】：

pandas 目前缺乏对“附近”查询的直接支持，尽管我有一个 pull request 来添加一些基本功能（对于您的用例来说还不够）。

幸运的是，科学的 Python 生态系统为您提供了自己完成这项工作所需的工具。

加入附近位置的有效方法是使用树数据结构，如scikit-learn documentation 中所述。 SciPy 和 scikit-learn 都有合适的 KDTree 实现。

完全使用临时规则并不容易（或高效），但只要您有明确定义的距离度量，您就可以有效地进行最近邻查找。我相信 scikit-learn 的 KDTree 甚至可以让您定义自己的距离度量，但我们将坚持使用正常的欧几里德距离来继续您的示例：

from scipy.spatial import cKDTree as KDTree
import pandas as pd

# for each row in df2, we want to join the nearest row in df1
# based on the column "d"
join_cols = ['d']
tree = KDTree(df1[join_cols])
distance, indices = tree.query(df2[join_cols])
df1_near_2 = df1.take(indices).reset_index(drop=True)

left = df1_near_2.rename(columns=lambda l: 'x_' + l)
right = df2.rename(columns=lambda l: 'y_' + l)
merged = pd.concat([left, right], axis=1)

这会导致：

   x_a x_b x_c  x_d  x_e  y_a  y_b  y_c  y_d  y_e
0   56  38  11   10   65   56   38   11   10   65
1   31  12  26   99   71  145  108  123   84    3
2   56  38  11   10   65  113  144  183    7   12
3   31  12  26   99   71  144   60   46  106  148
4   31  12  26   99   71   57   87   51   95  187
5   31  12  26   99   71   41   12   26   99   71
6   70  49  40  227    1   80   49   40  227    1
7    3  85  32   46   70    3   85   32   46   70
8   56  38  11   10   65  107   95   81   15   25
9   56  38  11   10   65  138   97   38   28  171

如果要根据多列的接近度进行合并，只需设置join_cols = ['d', 'e', 'f']即可。