在另一个单独的数据帧中使用一个数据帧中的 id 抓取数据，该数据帧不具有相同的列名并将字符串附加到一个值

Question

我有两个数据框

jedis = {jedi_id': ["2", "4", "6", "1"],
'name':["Kylo", "Bastila", "Revan", "Steve from Minecraft"],
'Looted Items':}

inventory = {jedi_number': ["9", "4" , "6", "1", "1", "0", "2", "6", "1" , "55", "4", 
"4", "0", "9"], 'Loot':["Holocron", "Bantha Fodder", "Blaster", "Bantha Fodder", "Credits", "Bantha Fodder", "Blaster", "Bantha Fodder", "Holocron", "Blaster", "Holocron", "bread loaf", "Credits", "Holocron"]}

jedis_df = pd.DataFrame(jedis)
inventory_df = pd.DataFrame(inventory)

• 所以在这个问题中，我需要通过 jedi_df 从 jedis_df 中取出所有 jedis 并确认 它们存在于inventory_df中。 （ex.jedi_id 2 存在于库存中）

• 一旦识别出 ID 并在 jedis_df 中，则关联的战利品将附加到带有关联 ID 的 jedis_df 中

  • 示例：Revan 将在“掠夺物品”列和相应绝地 ID 旁边的相同单元格中显示“blaster，holocron”

  x = jedis_df.merge(
  inventory_df.groupby("jedi_number").sum(),
  left_on="jedi_id",
  right_index=True,
  how="left",
  )
  

• 我尝试合并这两个表，但无法找到解决方案。

• 我只知道如何将一个特定的对应匹配 id 添加到一个单元格，所以这对我来说是新的。

如果有人能帮助解决这个问题，将不胜感激

Answer 1

groupby.sum 自动排除非数字列，因此它不会像您期望的那样在组内连接字符串。

解决方案是在每个组的Loot 值上运行', ',join。

选项 1： groupby.agg

inventory_df.groupby("jedi_number")['Loot'].agg(', '.join)

选项 2： groupby.apply

inventory_df.groupby("jedi_number")['Loot'].apply(lambda x: ', '.join(x))

两个选项产生相同的输出：

jedi_number
0                  Bantha Fodder, Credits
1        Bantha Fodder, Credits, Holocron
2                                 Blaster
4     Bantha Fodder, Holocron, bread loaf
55                                Blaster
6                  Blaster, Bantha Fodder
9                      Holocron, Holocron
Name: Loot, dtype: object

将inventory_df.groupby("jedi_number").sum() 替换为x 表达式中的任一选项应该会产生所需的结果。