Как я могу создать столбец в реальном фрейме данных, проиндексировав другой фрейм данных, используя значения в двух столбцах из фактического фрейма данных

Question

Как я могу создать столбец в реальном фрейме данных, проиндексировав другой фрейм данных, используя значения в двух столбцах из фактического фрейма данных

1

Добрый день. У меня есть два набора данных (df1, df2). Я пытаюсь заполнить столбец "значения" в df2, используя столбец "site_before" в качестве индекса строки в df1 и столбец "site" в качестве индекса столбца в df1.

Набор данных df1:

      ANA01  PHO01  ATL  BAL12  BOS07   
ANA01   0     0      3     3     3
PHO01   0     0      3     3     3
ATL    -3    -3      0     0     0 
BAL12   -3   -3      0     0     0 
BOS07   -3    -3     0     0     0

"Первый столбец - это индексы строк"

Набор данных df2:

    Game_ID     site_before  site   values
1   ANA199804010    ANA01   ANA01   
3   ANA199804020    ANA01   ATL 
5   ANA199804030    ANA01   BAL12   
7   ANA199804040    ANA01   BOS07   
9   ANA199804050    ANA01   ANA01   
674 BOS199804300    BOS07   BOS07   
31  ANA199805010    BOS07   ANA01   
33  ANA199805020    PHO01   ANA01   
35  ANA199805030    PHO01   PHO01   
37  ANA199805040    PHO01   ATL 
39  ANA199805050    PHO01   BAL12

Я пытался сделать:

df2['values'] = df1.loc[df2['site_before'], df2['site']].values

но я получил сообщение об ошибке ValueError: неверное количество элементов прошло 4864, размещение подразумевает 1

Результат, который я ожидаю:

    Game_ID     site_before site    values
1   ANA199804010    ANA01   ANA01   0
3   ANA199804020    ANA01   ATL     3
5   ANA199804030    ANA01   BAL12   3
7   ANA199804040    ANA01   BOS07   3
9   ANA199804050    ANA01   ANA01   0
674 BOS199804300    BOS07   BOS07   0
31  ANA199805010    BOS07   ANA01   -3
33  ANA199805020    PHO01   ANA01   0
35  ANA199805030    PHO01   PHO01   0
37  ANA199805040    PHO01   ATL     3
39  ANA199805050    PHO01   BAL12   3

ManuelVillamil 14 апр. 2019, в 16:03

Источник

Теги:

python

pandas

1 ответ

Ещё вопросы

jezrael · Answer 1 · 2019-04-14T11-57-00.000Z

Используйте DataFrame.join с новой MultiIndex Series созданной DataFrame.stack:

df2 = df2.join(df1.stack().rename('new').rename_axis(('site_before','site')), 
               on=['site_before','site'])
print (df2)
          Game_ID site_before   site  new
1    ANA199804010       ANA01  ANA01    0
3    ANA199804020       ANA01    ATL    3
5    ANA199804030       ANA01  BAL12    3
7    ANA199804040       ANA01  BOS07    3
9    ANA199804050       ANA01  ANA01    0
674  BOS199804300       BOS07  BOS07    0
31   ANA199805010       BOS07  ANA01   -3
33   ANA199805020       PHO01  ANA01    0
35   ANA199805030       PHO01  PHO01    0
37   ANA199805040       PHO01    ATL    3
39   ANA199805050       PHO01  BAL12    3

Альтернативой является использование DataFrame.melt с DataFrame.merge и левое соединение:

df3 = df1.rename_axis('site_before').reset_index().melt('site_before', var_name='site')

df2 = df2.merge(df3, how='left')
print (df2)
         Game_ID site_before   site  new
0   ANA199804010       ANA01  ANA01    0
1   ANA199804020       ANA01    ATL    3
2   ANA199804030       ANA01  BAL12    3
3   ANA199804040       ANA01  BOS07    3
4   ANA199804050       ANA01  ANA01    0
5   BOS199804300       BOS07  BOS07    0
6   ANA199805010       BOS07  ANA01   -3
7   ANA199805020       PHO01  ANA01    0
8   ANA199805030       PHO01  PHO01    0
9   ANA199805040       PHO01    ATL    3
10  ANA199805050       PHO01  BAL12    3