迭代地添加计算列，然后将新数据添加到 Pandas 数据框（python 3.7.1）答案

【问题标题】：Adding calculated columns and then just new data to a Pandas dataframe iteratively (python 3.7.1)迭代地添加计算列，然后将新数据添加到 Pandas 数据框（python 3.7.1）
【发布时间】：2019-08-05 07:04:20
【问题描述】：

我有一个初始数据帧 df1：

    df1 = pd.DataFrame(np.array([[1, 'B', 'C', 'D', 'E'], [2, 'B', 'C', 'D', 'E'], [3, 'B', 'C', 'D', 'E'], [4, 'B', 'C', 'D', 'E'], [5, 'B', 'C', 'D', 'E']]), columns=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])

        a   b   c   d   e
    0   1   B   C   D   E
    1   2   B   C   D   E
    2   3   B   C   D   E
    3   4   B   C   D   E
    4   5   B   C   D   E

然后我根据 df1 列值计算一些新参数，创建一个新的 df2 并在列名“a”上与 df1 合并。

    df2 = pd.DataFrame(np.array([[1, 'F', 'G'], [2, 'F', 'G']]), columns=['a', 'f', 'g'])

        a   f   g
    0   1   F   G
    1   2   F   G

    df1 = pd.merge(df1, df2,  how='left', left_on=['a'], right_on = ['a'])

        a   b   c   d   e   f   g
    0   1   B   C   D   E   F   G
    1   2   B   C   D   E   F   G
    2   3   B   C   D   E   NaN NaN
    3   4   B   C   D   E   NaN NaN
    4   5   B   C   D   E   NaN NaN

这工作得很好，但是在另一个循环事件中，我创建了一个与 df2 具有相同列的 df3，但在这种情况下合并不起作用，它没有考虑到相同的列已经在 df1 中。

重要说明：这仅用于说明目的，要添加数千个新数据帧，每个循环步骤一个。

    df3 = pd.DataFrame(np.array([[3, 'F', 'G']]), columns=['a', 'f', 'g'])

        a   f   g
    0   3   F   G

df1 = pd.merge(df1, df3,  how='left', left_on=['a'], right_on = ['a'])

        a   b   c   d   e   f_x g_x f_y g_y
    0   1   B   C   D   E   F   G   NaN NaN
    1   2   B   C   D   E   F   G   NaN NaN
    2   3   B   C   D   E   NaN NaN F   G
    3   4   B   C   D   E   NaN NaN NaN NaN
    4   5   B   C   D   E   NaN NaN NaN NaN

我只是使用已经存在的列来填补缺失的空白。这种方法会创建新列(f_x, g_x, f_y, g_y)。

附加和联系也不起作用，因为它们重复信息（“a”上的重复行）。

关于如何解决这个问题的任何建议？ 最终结果将df1 与df2 合并后，与df3 合并后应为：

        a   b   c   d   e   f   g
    0   1   B   C   D   E   F   G
    1   2   B   C   D   E   F   G
    2   3   B   C   D   E   F   G
    3   4   B   C   D   E   NaN NaN
    4   5   B   C   D   E   NaN NaN

最终所有的列都会在循环过程中被填充，所以第一个添加的 (df2) 将添加新的列，从 df3 开始只是新的数据来填充所有的 NaN。循环如下所示：

df1 = pd.DataFrame(np.array([[1, 'B', 'C', 'D', 'E'], [2, 'B', 'C', 'D', 'E'], [3, 'B', 'C', 'D', 'E'], [4, 'B', 'C', 'D', 'E'], [5, 'B', 'C', 'D', 'E']]), columns=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])

for num, item in enumerate(df1['a']):
    #compute df[num] (based on values on df1)
    df1 = pd.merge(df1, df[num],  how='left', left_on=['a'], right_on = ['a'])

【问题讨论】：

我在编辑后看到了你的新评论。您能否在merge 所有这些数据帧的位置展示您的loop 的一部分？
@Erfan 类似于：df1 = pd.DataFrame(np.array([[1, 'B', 'C', 'D', 'E'], [2, 'B', 'C', 'D', 'E'], [3, 'B', 'C', 'D', 'E'], [4, 'B', 'C', 'D', 'E'], [5, 'B', 'C', 'D', 'E']]), columns=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])for num, item in enumerate(df1['a'].values): #compute df[num] df1 = pd.merge(df1, df[num], how='left', left_on=['a'], right_on = ['a'])
请在您的帖子中包含此内容@juanman

标签： python pandas loops dataframe merge

【解决方案1】：

一种可能的解决方案是concat 全部小DataFrames，然后只有一次merge：

df4 = pd.concat([df2, df3])
print (df4)
   a  f  g
0  1  F  G
1  2  F  G
0  3  F  G

df1 = pd.merge(df1, df4,  how='left', on = 'a')
print (df1)
   a  b  c  d  e    f    g
0  1  B  C  D  E    F    G
1  2  B  C  D  E    F    G
2  3  B  C  D  E    F    G
3  4  B  C  D  E  NaN  NaN
4  5  B  C  D  E  NaN  NaN

另一种可能的解决方案是使用DataFrame.combine_first 和DataFrame.set_index：

df1 = (df1.set_index('a')
         .combine_first(df2.set_index('a'))
         .combine_first(df3.set_index('a')))
print (df1)
   b  c  d  e    f    g
a                      
1  B  C  D  E    F    G
2  B  C  D  E    F    G
3  B  C  D  E    F    G
4  B  C  D  E  NaN  NaN
5  B  C  D  E  NaN  NaN

【讨论】：

感谢@jezrael 的方法有一个重要的说明：新的数据帧是循环生成的，一次一个新的。所以我们与原始（df1）合并的第一个是可以的，但是在我们遇到这个问题之后。我们要生成数千个 df，因此将它们全部存储并在最后合并它们可能不会节省内存。但我会努力的。
@juanman - 嗯，merge 循环中的数据应该消耗更多的内存，但这一切都取决于数据。最好的测试一下。
@juanman - 通用解决方案不容易，我再找一个，请检查一下。
从那时起我一直在测试这种方法，由于数学计算量的原因，它只需要很长时间。有数以千计的数据框要创建，会让您保持更新。谢谢！
谢谢，我确认这成功了！所以我首先创建了所有新数据帧的列表，然后将它们连接起来，最后与原始数据帧 (df1) 合并。

【解决方案2】：

另一种方法是使用fillna，然后删除不再需要的额外列：

# Fill NaN with the extra columns value
df1.f_x.fillna(df1.f_y, inplace=True)
df1.g_x.fillna(df1.g_y, inplace=True)

   a  b  c  d  e  f_x  g_x  f_y  g_y
0  1  B  C  D  E    F    G  NaN  NaN
1  2  B  C  D  E    F    G  NaN  NaN
2  3  B  C  D  E    F    G    F    G
3  4  B  C  D  E  NaN  NaN  NaN  NaN
4  5  B  C  D  E  NaN  NaN  NaN  NaN

# Slice of the last two columns
df1 = df1.iloc[:, :-2]
# Rename the columns correctly
df1.columns = df1.columns.str.replace('_x', '')

输出

   a  b  c  d  e    f    g
0  1  B  C  D  E    F    G
1  2  B  C  D  E    F    G
2  3  B  C  D  E    F    G
3  4  B  C  D  E  NaN  NaN
4  5  B  C  D  E  NaN  NaN

【讨论】：

【解决方案3】：

我会在与 df3 的合并中只使用df1 的子集，或者我会保留原始df1 的副本。

子集：

df1.fillna(pd.merge(df1.loc(1)['a':'e'], df3, how='left',
                    left_on=['a'], right_on = ['a']),
           inplace=True)

原始数据的副本

df1_orig = df1           # before merging with df2
...
df1.fillna(pd.merge(df1_orig, df3, how='left',
                    left_on=['a'], right_on = ['a']),
           inplace=True)

【讨论】：