python pandas与任何一个值合并

Question

我有两个类似的数据集

region  codes
A   GXM|GMR|MDK
B   APN|MGK|MMD
C   PPR|PXP|RGM
D   ALO|OMR|OGK
E   ATK|TLO|AOR
F   MKM|FXP|OZP
G   AMM|BZA|TEL

code    pcode
AOL 1001
GMR 1002
PPR 1003
OGK 1004
FXP 1005
BZA 1006

我正在寻找的输出是

region  codes   code    pcode
A   GXM|GMR|MDK GMR 1002
C   PPR|PXP|RGM PPR 1003
D   ALO|OMR|OGK OGK 1004
F   MKM|FXP|OZP FXP 1005
G   AMM|BZA|TEL BZA 1006

第一个数据集中的代码与第二个数据集中的代码匹配。任何一个代码都应该与第二个匹配。

Answer 1

这有点乱，首先将分隔符上的'codes'列和applymap拆分为每个元素，并将索引设置为'code'的另一个df传递，这将执行查找，我们将其简化为仅匹配的代码。

然后我们从中生成一个中间 df，我们将拆分重新应用到原始 df 以添加“pcode”列，这然后允许我们merge：

In [246]:
matching_codes = df['codes'].str.split('|', expand=True).apply(lambda x: x.map(df1.set_index('code')['pcode'])).dropna(axis=0,thresh=1).sum(axis=1)
matching_codes

Out[246]:
0    1002
2    1003
3    1004
5    1005
6    1006
dtype: float64

In [249]:
matching_df = df1[df1['pcode'].isin(matching_codes)]
matching_df

Out[249]:
  code  pcode
1  GMR   1002
2  PPR   1003
3  OGK   1004
4  FXP   1005
5  BZA   1006

In [254]:
df['pcode'] = df['codes'].str.split('|', expand=True).apply(lambda x: x.map(matching_df.set_index('code')['pcode'])).sum(axis=1)
df.merge(matching_df, on='pcode')

Out[254]:
  region        codes  pcode code
0      A  GXM|GMR|MDK   1002  GMR
1      C  PPR|PXP|RGM   1003  PPR
2      D  ALO|OMR|OGK   1004  OGK
3      F  MKM|FXP|OZP   1005  FXP
4      G  AMM|BZA|TEL   1006  BZA