Pandas 将多个数据帧与存储在多个列上的查找值合并答案

【问题标题】：Pandas merge multiple dataframes with lookup value stored on multiple columnsPandas 将多个数据帧与存储在多个列上的查找值合并
【发布时间】：2021-02-21 05:30:25
【问题描述】：

我想合并 2 个数据帧，其中查找值存储在多个列上。

import pandas as pd
import numpy as np

d1 = {'CODE': ['BBLGLC70M',np.nan, np.nan, np.nan, np.nan],
      'CODE1': [np.nan, np.nan, np.nan, 'AALGLC71P', np.nan],
      'CODE2': ['BBLG', np.nan, 'ZZTNRD77', 'PRI', np.nan],
      'DESC': ['OK', 'FALSE', 'YES', 'OK', 'NO']
       }
df1 = pd.DataFrame(df1)
df1

df = {'NUMBER': ['BBLGLC70M', 'AALGLC71P', 'ZZTNRD77']
       }
df = pd.DataFrame(df1)
df

我编写的代码在所有字段中输出 NaN：

merged = pd.merge(df, df1, how='left', left_on=['NUMBER', 'NUMBER', 'NUMBER'], right_on=['CODE', 'CODE1', 'CODE2'])
merged

我希望看到填充的所有文件，例如我希望的第一行：

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe merge left-join

【解决方案1】：

您需要将所有列一一合并并连接所有这些数据框：

res_df = pd.DataFrame()
for col in df1.columns:
  temp_df = df.merge(df1, left_on=['NUMBER'], right_on=[col], how='inner')
  res_df = pd.concat([res_df, temp_df], axis=0)

print(res_df)

输出：

      NUMBER       CODE      CODE1     CODE2 DESC
0  BBLGLC70M  BBLGLC70M        NaN      BBLG   OK
0  AALGLC71P        NaN  AALGLC71P       PRI   OK
0   ZZTNRD77        NaN        NaN  ZZTNRD77  YES

【讨论】：