从单个df中提取列信息并输入到标识符需要重新映射的多个dfs

Posted 2023-03-12

【中文标题】从单个df中提取列信息并输入到标识符需要重新映射的多个dfs

【英文标题】：extract column information from a single df and input to multiple dfs where identifier needs remapping

【发布时间】：2021-08-15 14:46:45

【问题描述】：

我需要将 df1 中的列中的行数据附加到单独的 dfs 中。 df1 中“i1”列的行值应该对应于它也需要附加的数据帧的名称，并且数据帧之间有一个通用的 id 列。

但是 - i1 名称和表的名称不同。我在下面创建了一个字典，所以你可以明白我的意思。

d_map = 'ab1':'c30_sab1',
         'cd2':'kjm_1cd2'

示例数据和预期输出如下所示，用 df1 显示。任何指针都会很棒。非常感谢

df1

df = pd.DataFrame(data='id': [1, 1, 2, 2, 3], 'i1': ['ab1','cd2','ab1','cd2','ab1'], 'i2': ['10:25','10:27','11:51','12:01','13:18'])

需要根据 id 和 i1 匹配从 df1 附加 i2 列的表

c30_sab = pd.DataFrame(data='id': [1, 2, 3])
kjm_1cd = pd.DataFrame(data='id': [1, 2])

预期输出

e_ab1 = pd.DataFrame(data='id': [1, 2, 3], 'i2': ['10:25','11:51','13:18'])
e_cd2 = pd.DataFrame(data='id': [1, 2], 'i2': ['10:27','12:01'])

【参考方案1】：

一种简单的方法（假设您在df id 重复时接受重复）：

df_ab1 = df[df['i1'] == 'ab1']  # select only the values for 'ab1' df
df_cd2 = df[df['i1'] == 'cd2']  # select only the values for 'cd2' df

e_ab_1 = ab1.merge(df_ab1[['id', 'i2']], on='id')
e_cd_2 = cd2.merge(df_cd2[['id', 'i2']], on='id')

【讨论】：

感谢@sophros。所以我只是编辑了这个问题，因为在某些情况下，i1 值与表名不匹配，需要重新映射才能正确附加，你可能有什么建议吗？再次感谢！

我明白了。一开始没看到但现在更新了答案来做你需要的。