重複する値を持つデータフレーム上のアイテムをマージします

debugcn 投稿 Dev

マイケルヘンリー

したがって、次のように、列「A」のそれぞれが常に4回出現するデータフレーム（またはシリーズ）があります。

df = pd.DataFrame([['foo'],
                   ['foo'],
                   ['foo'],
                   ['foo'],
                   ['bar'],
                   ['bar'],
                   ['bar'],
                   ['bar']],
                  columns=['A'])
       A
0    foo
1    foo
2    foo
3    foo
4    bar
5    bar
6    bar
7    bar

列Aにあるような値を持つ別のデータフレームもありますが、必ずしも4つの値があるとは限りません。また、次のような列もあります。

df_key = pd.DataFrame([['foo', 1, 2],
                       ['foo', 3, 4],
                       ['bar', 5, 9],
                       ['bar', 2, 4],
                       ['bar', 1, 9]],
                      columns=['A', 'B', 'C'])

       A    B    C
0    foo    1    2
1    foo    3    4
2    bar    5    9
3    bar    2    4
4    bar    1    9

次のようなものを使用して、これらが次のようになるようにマージしたかったのです。

df.merge(df_key, how='left', on='A', copy=False)

       A    B    C
0    foo    1    2
1    foo    3    4
2    foo  NaN  NaN
3    foo  NaN  NaN
4    bar    5    9
5    bar    2    4
6    bar    1    9
7    bar  NaN  NaN

しかし、代わりに私はこのようなものになってしまいます。何かアドバイス？

      A    B        C
 0  foo    1        2
 1  foo    3        4
 2  foo    1        2
 3  foo    3        4
 4  foo    1        2
 5  foo    3        4
 6  foo    1        2
 7  foo    3        4
 8  bar    5        9
 9  bar    2        4
 10 bar    1        9
 11 bar    5        9
 12 bar    2        4
 13 bar    1        9
 14 bar    5        9
 15 bar    2        4
 16 bar    1        9
 17 bar    5        9
 18 bar    2        4
 19 bar    1        9

cs95

行を重複排除するには、groupby+を使用して代理列を作成しcumcount、次を呼び出すときにそれらの列を含める必要がありますmerge。

a = df.assign(D=df.groupby('A').cumcount())
b = df_key.assign(D=df_key.groupby('A').cumcount())

a.merge(b, on=['A', 'D'], how='left').drop('D', 1)

     A    B    C
0  foo  1.0  2.0
1  foo  3.0  4.0
2  foo  NaN  NaN
3  foo  NaN  NaN
4  bar  5.0  9.0
5  bar  2.0  4.0
6  bar  1.0  9.0
7  bar  NaN  NaN

この記事はインターネットから収集されたものであり、転載の際にはソースを示してください。

侵害の場合は、連絡してください[email protected]