基于另一个数据框列创建/更改数据框 [关闭]答案

【问题标题】：Create/alter a dataframe based on another dataframe column [closed]基于另一个数据框列创建/更改数据框 [关闭]
【发布时间】：2021-06-30 18:09:28
【问题描述】：

我有如下两个数据框

Inp1

Col1  col2
10     usd,hkg
20     tst, fds
30     hgf, usd

Inp2

X_col1  x_col2
200      usd
100      hkg
250      tst
280      fds

....等等

我想使用 Inp1 中的 col2 循环我的 Inp2 数据帧以实现以下输出

Out
Col1  tot  col2
10    300  usd,hkg
20    530  tst,fds

等等。请帮助如何实现这一目标

【问题讨论】：

请从intro tour 重复on topic 和how to ask。 “告诉我如何解决这个编码问题”不是堆栈溢出问题。我们希望您做出诚实的尝试，然后然后就您的算法或技术提出一个具体的问题。 Stack Overflow 并不打算取代现有的文档和教程。您似乎有 join、groupby 和 sum 的组合。所有这些都包含在 PANDAS 教程中，因此我们希望看到您的代码。

标签： python pandas dataframe lookup

【解决方案1】：

分裂df1['col2']然后爆炸。这使我们能够生成唯一的合并键。

>>> df1['col2'] = df1['col2'].str.split(r',\s*')
>>> df1

   Col1        col2
0    10  [usd, hkg]
1    20  [tst, fds]
2    30  [hgf, usd]

>>> df1.explode('col2')

   Col1 col2
0    10  usd
0    10  hkg
1    20  tst
1    20  fds
2    30  hgf
2    30  usd

合并后，就可以得到第二个输入框中的数量了。

>>> m = df1.explode('col2').merge(df2, left_on='col2', right_on='x_col2', how='left')
>>> m

   Col1 col2  X_col1 x_col2
0    10  usd   200.0    usd
1    10  hkg   100.0    hkg
2    20  tst   250.0    tst
3    20  fds   280.0    fds
4    30  hgf     NaN    NaN
5    30  usd   200.0    usd

将它们分配给m，然后设置要附加到Col1 索引上的新数据框df1_m 的数据（假设Col1 值是唯一的）。然后对这些值求和。我不知道为什么您想要的输入不包含匹配对之一，但如果您不想要它，您可以通过删除df['Col1'] == 30 来丢弃它。

>>> df1_m = df1.set_index('Col1')
>>> df1_m['sum'] = m.groupby('Col1')['X_col1'].sum()
>>> df1_m.reset_index()

   Col1        col2    sum
0    10  [usd, hkg]  300.0
1    20  [tst, fds]  530.0
2    30  [hgf, usd]  200.0

【讨论】：