pandas 对于在两个 Dataframe 中匹配的行，将列从一个 Dataframe 追加到另一个 Dataframe

eufgjt7s 于 2022-11-20 发布在其他

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我有两个 Dataframe A和B，它们包含不同的患者数据集，需要将B中的某些列附加到A中--但仅限于包含同一患者和访视信息的行，即A和B在两个特定列中具有匹配值。B比A长，A中的所有行并不都包含在B中。我不知道如何在不循环的情况下实现这一点，但是很多人不鼓励在panda Dataframe 上循环（除了我的循环解决方案不起作用的事实之外，因为“只能比较标签相同的Series对象”）。我读了这里的选项How to iterate over rows in a DataFrame in Pandas，但是不知道我可以在这里应用哪一个，希望能得到任何提示！
玩具示例（实际 Dataframe 大约有300行）：

dict_A = {
    'ID': ['A_190792','X_210392','B_050490','F_311291','K_010989'],
    'Visit_Date': ['2010-10-31','2011-09-24','2010-30-01','2012-01-01','2013-08-13'],
    'Score': [30, 23, 42, 23, 31],
}
A = pd.DataFrame(dict_A) 

dict_B = {
    'ID': ['G_090891','A_190792','Z_060791','X_210392','B_050490','F_311291','K_010989','F_230989'],
    'Visit_Date': ['2013-03-01','2010-10-31','2013-04-03','2011-09-24','2010-30-01','2012-01-01','2013-08-13','2014-09-09'],
    'Diagnosis': ['F12', 'G42', 'F34', 'F90', 'G98','G87','F23','G42'],
}
B = pd.DataFrame(dict_B) 

for idx, row in A.iterrows():
    A.loc[row,'Diagnosis'] = B['Diagnosis'][(B['Visit_Date']==A['Visit_Date']) & (B['ID']==A['ID'])]
# Appends Diagnosis column from B to A for rows where ID and date match

我看过这个问题Append Columns to Dataframe 1 Based on Matching Column Values in Dataframe 2，但唯一的答案是非常具体的，也没有解决是否可以/应该使用循环的问题

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/74437566/append-column-from-one-dataframe-to-another-for-rows-that-match-in-both-datafram

1条答案

按热度按时间

am46iovg1#

我想你可以使用合并：

A['Visit_Date']=pd.to_datetime(A['Visit_Date'])
B['Visit_Date']=pd.to_datetime(B['Visit_Date'])
final=A.merge(B,on=['Visit_Date','ID'],how='outer')
print(final)
'''

         ID  Visit_Date  Score Diagnosis
0  A_190792  2010-10-31   30.0       G42
1  X_210392  2011-09-24   23.0       F90
2  B_050490  2010-30-01   42.0       G98
3  F_311291  2012-01-01   23.0       G87
4  K_010989  2013-08-13   31.0       F23
5  G_090891  2013-03-01    NaN       F12
6  Z_060791  2013-04-03    NaN       F34
7  F_230989  2014-09-09    NaN       G42
'''

如果您只想将A：

A['Visit_Date']=pd.to_datetime(A['Visit_Date'])
B['Visit_Date']=pd.to_datetime(B['Visit_Date'])
final=A.merge(B,on=['Visit_Date','ID'],how='left')
print(final)
'''
         ID  Visit_Date  Score Diagnosis
0  A_190792  2010-10-31     30       G42
1  X_210392  2011-09-24     23       F90
2  B_050490  2010-30-01     42       G98
3  F_311291  2012-01-01     23       G87
4  K_010989  2013-08-13     31       F23
'''

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