在Pandas中使用多个 Dataframe

kzipqqlq 于 2022-12-16 发布在其他

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我是新来的python，请帮助我解决这个问题。
我有两个 Dataframe ：

DF1       |        DF2

Name      |       Name Price Colour    
AB        |        AB    15     red
BC        |        BC    20     white
TB        |        TB    23     blue
QT        |        QT    52     orange
YU        |        YU    55     pink

我想创建第3个 Dataframe ，作为（请告诉我如何获得它）：

AB_Price  AB_Colour BC_Price  BC_Colour   TB_Price   TB_Colour  QC_Price  QC_Colour   YU_Price   YU_Colour
15         red        20        white      23           blue       52       Orange      55         pink

我已经尝试转置方法在Pandas，但它没有给我想要的输出。请帮助我如何将我得到的第三个 Dataframe 作为我最终想要的输出。

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/74822114/working-with-multiple-dataframes-in-pandas

1条答案

按热度按时间

zdwk9cvp1#

假设你想使用df1作为一个Name列表保存在df2中，并重新塑造df2，合并布尔索引和一个pivot，然后sort_index，并用swaplevel和map扁平化MultiIndex：

df3 = (df2
 .loc[df2['Name'].isin(df1['Name'])]
 .assign(index=df2.groupby('Name').cumcount())
 .pivot(index='index', columns='Name')
 .sort_index(level='Name', axis=1)
 .rename_axis(index=None)
)

df3.columns = df3.columns.swaplevel().map('_'.join)
print(df3)

输出：

AB_Colour  AB_Price BC_Colour  BC_Price QT_Colour  QT_Price TB_Colour  TB_Price YU_Colour  YU_Price
0       red        15     white        20    orange        52      blue        23      pink        55

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