使用 Pandas 进行双重条件合并答案

【问题标题】：Double Condition Merge using Pandas使用 Pandas 进行双重条件合并
【发布时间】：2021-02-09 15:44:46
【问题描述】：

我正在尝试使用 python 中的pandas 库合并下表。我尝试使用merge_as_of 和merge 的变体来做到这一点，但没有成功。

主数据：

Asset ID	Size (mm)	Depth (m)
1	100	1.5
2	400	1
3	500	4.5

条件表：

< Size (mm)	< Depth (m)	Estimated Repair Time (days)
300	2	1
300	4	1.5
300	6	2
600	2	1.5
600	4	2
600	6	3

实现如下表：

Asset ID	Size (mm)	Depth (m)	Estimated Repair Time
1	100	1.5	1
2	400	1	1.5
3	400	4.5	3

【问题讨论】：

标签： python pandas merge

【解决方案1】：

使用pd.cut 生成大小和深度的范围标签。

然后用范围标签连接两个表。

# create label with pd.cut
# Index(['< Size (mm)', '< Depth (m)', 'Estimated Repair Time (days)'], dtype='object')
dfa['Size'] = pd.cut(dfa['< Size (mm)'], bins = [0, 300, 600])
dfa['Depth'] = pd.cut(dfa['< Depth (m)'], bins = [0, 2, 4, 6])

dfm['Size'] = pd.cut(dfm['Size (mm)'], bins = [0, 300, 600])
dfm['Depth'] = pd.cut(dfm['Depth (m)'], bins = [0, 2, 4, 6])

df = dfm.join(dfa.set_index(['Size', 'Depth'])['Estimated Repair Time (days)'],
         on=['Size', 'Depth'])
print(df)

       Asset ID  Size (mm)  Depth (m)        Size   Depth  \
    0         1        100        1.5    (0, 300]  (0, 2]   
    1         2        400        1.0  (300, 600]  (0, 2]   
    2         3        500        4.5  (300, 600]  (4, 6]   

       Estimated Repair Time (days)  
    0                           1.0  
    1                           1.5  
    2                           3.0

【讨论】：

【解决方案2】：

你总是可以像关系引擎那样做

做笛卡尔积
应用过滤条件
选择唯一的

dfm = pd.read_csv(io.StringIO("""Asset ID   Size (mm)   Depth (m)
1   100 1.5
2   400 1
3   500 4.5
"""),sep="\t")

dfa = pd.read_csv(io.StringIO("""< Size (mm)    < Depth (m) Estimated Repair Time (days)
300 2   1
300 4   1.5
300 6   2
600 2   1.5
600 4   2
600 6   3
"""), sep="\t")

dfraw = dfm.assign(foo=1).merge(dfa.assign(foo=1), on="foo", how="left")
dffinal = (dfraw.loc[dfraw["Size (mm)"].lt(dfraw["< Size (mm)"]) & dfraw["Depth (m)"].lt(dfraw["< Depth (m)"])]
 .groupby("Asset ID", as_index=False).first()
)

	Asset ID	Size (mm)	Depth (m)	foo	< Size (mm)	< Depth (m)	Estimated Repair Time (days)
0	1	100	1.5	1	300	2	1
1	2	400	1	1	600	2	1.5
2	3	500	4.5	1	600	6	3

【讨论】：