Python Pandas：如果条件匹配，则扩展列的操作

Question

我有两个不同的数据框，即，

firstDF = pd.DataFrame([{'mac':1,'location':['kitchen']}])
predictedDF = pd.DataFrame([{'mac':1,'location':['lab']}])

如果 predictDF 的 mac 列值包含在 firstDF 的 mac 列值中，则 firstDF 的 location 列值应该扩展 predictDF 的 location 列，并且 firstDF 的结果应该是，

firstDF
      mac    location
0     1      ['kitchen','lab']

我试过了，

firstDF.loc[firstDF['mac'] == predictedDF['mac'], 'mac'] = firstDF.loc[firstDF['location'].extend(predictedDF['location']), 'location']

虽然返回相同，

AttributeError: 'Series' object has no attribute 'extend'

Answer 1

如果在location 列中首先列出DataFrame.merge 一个DataFrame，然后加入+ 和DataFrame.pop 以提取列（使用和删除）：

df = firstDF.merge(predictedDF, on='mac', how='left')
df['location'] = df.pop('location_x') + df.pop('location_y')
print (df)
   mac        location
0    1  [kitchen, lab]

使用更多值进行测试 - 如果缺少值，则将其替换为 []：

firstDF = pd.DataFrame({'mac':[1, 2],'location':[['kitchen'],['kitchen']]})
predictedDF = pd.DataFrame([{'mac':1,'location':['lab']}])

df = firstDF.merge(predictedDF, on='mac', how='left').applymap(lambda x: x if x == x else [])
df['location'] = df.pop('location_x') + df.pop('location_y')
print (df)
   mac        location
0    1  [kitchen, lab]
1    2       [kitchen]