Как я могу добавить новый столбец к существующему фреймворку данных, сравнив его с другим, который короче по длине и имеет другой индекс.
Например, если у меня есть:
df1 = country code year
0 Armenia a 2016
1 Brazil b 2017
2 Turkey c 2016
3 Armenia d 2017
df2 = geoCountry 2016_gdp 2017_gdp
0 Armenia 10.499 10.74
1 Brazil 1,798.62 2,140.94
2 Turkey 857.429 793.698
и я хочу в итоге:
df1 = country code year gdp
0 Armenia a 2016 10.499
1 Brazil b 2017 2,140.94
2 Turkey c 2016 857.429
3 Armenia d 2017 10.74
Как я могу это сделать? Я попытался использовать ответы, изложенные здесь и здесь, но безрезультатно. Я также сделал следующее, которое занимает слишком много времени для блока данных 90000 строк
for index, row in df1.iterrows():
if row['country'] in list(df2.geoCountry):
if row['year'] == 2016:
df1['gdp'].append(df2[df2.geoCountry == str(row['country'])]['2016'])
else:
df1['gdp'].append(df2[df2.geoCountry == str(row['country'])]['2017'])
Я думаю, это то, что вы ищете:
df2 = df2.melt(id_vars = 'geoCountry', value_vars = ['2016_gdp', '2017_gdp'], var_name = ['year'])
df1['year'] = df1['year'].astype('int')
df2['year'] = df2['year'].str.slice(0,4).astype('int')
df1.merge(df2, left_on = ['country','year'], right_on = ['geoCountry','year'])[['country', 'code', 'year', 'value']]
Выход:
country code year value
0 Armenia a 2016 10.499
1 Brazil b 2017 2,140.94
2 Turkey c 2016 857.429
3 Armenia d 2017 10.74
Вам в основном нужна функция расплава:
df2.columns = df2.columns.str.split("_").str.get(0)
df2 = df2.rename(index=str, columns={"geoCountry": "country"})
df3 = pd.melt(df2, id_vars=['geoCountry'], value_vars=['2016','2017'],
var_name='year', value_name='gdp')
После этого вы просто объединяете df1 с указанным выше df3
result = pd.merge(df1, df3, on=['country','year'])
Выход:
pd.merge(df1, df3, on=['country','year'])
Out[36]:
country code year gdp
0 Armenia a 2016 10.499
1 Brazil b 2017 2140.940
2 Turkey c 2016 857.429
3 Armenia d 2017 10.740