如何根据地址以及经度和纬度合并数据框？ Python答案

【问题标题】：How do i merge a dataframe based off an address and longitude and latitude? Python如何根据地址以及经度和纬度合并数据框？ Python
【发布时间】：2018-07-21 07:29:55
【问题描述】：

我有一个像这样的 csv davaset，我对其进行地理编码并添加到长 lat 列中，它有这些列

现在我在网上下载了一个更新的房子，它有时会添加这样的新房子（我突出显示了错误的房子，它应该是它上面的那个对不起:) )

我想将两个数据集合并在一起并保留我的经度和纬度信息，并且只保留我拥有的列。我似乎无法弄清楚如何进行合并，所以我手动编写了这个 python，但它太慢了

 for index, row in new_ppr.iterrows():
    address= row['Address']
    houses_in_district = MASTER_ppr.loc[MASTER_ppr['Address'] == address]
    if len(houses_in_district >= 1):
        x = houses_in_district.tail(1).index.item()
        new_ppr.loc[index, 'Longitude'] = houses_in_district.loc[x,'Longitude']
        new_ppr.loc[index, 'Latitude'] = houses_in_district.loc[x,'Latitude']
    else:
        new_ppr.loc[index, 'Longitude'] = ""
        new_ppr.loc[index, 'Latitude'] = ""

【问题讨论】：

标签： python pandas merge concatenation

【解决方案1】：

如果您在两个表中都有主索引，我认为最简单的方法是使用pandas，类似于：

import pandas as pd
a = pd.read_csv('filename1.csv')
b = pd.read_csv('filename2.csv')

c = a.merge(b, how = 'left', left_on = 'INDEX IN A', right_on = 'INDEX IN B')
您需要确定每个表中的索引，将根据这些索引执行合并。更多细节和例子可以在pandas.DataFrame.merge找到。

【讨论】：