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Astraz
Asked:2022-06-26 17:01:45 +0800 CST2022-06-26 17:01:45 +0800 CST

合并表

  • 772

有一个表 df_1

df_1 = pd.DataFrame({'year':[2011,2012,2013,2014], 'Завод':['kamaz','disel','nissan','bmw'],
                     'AA':[11,212,213,204],'AB':[121,2212,2313,204]})

有一个表 df_2

df_2 = pd.DataFrame({'year':[2011,2012,2013,2014], 'kamaz':[5,0,0,1],'disel':[1,2,3,4],'nissan':[1,1,1,1],'bmw':[11,11,11,12]})

我想得到这样的表，这里只为 Kamaz 显示一个示例

df_3 = pd.DataFrame({'year':[2011], 'AA_kamaz':[5*11],'AB_kamaz':[5*121]})

表 3 的精髓。从表 2 的每一列中，在给定年份的情况下，在表 1 中找到一个类似物。将参数AA和AB乘以表格第1列的值。我试过合并，转置，但是，唉，它不起作用。谢谢

pandas

1 个回答

  1. Best Answer

    如果我正确理解了这个问题：

    x = (df_2
     .set_index("year")
     .stack()
     .reset_index()
     .rename(columns={"level_1":"Завод", 0:"val"}))
res = (df_1
       .merge(x)
       .eval("AA = AA * val \n AB = AB * val")
       .drop(columns="val")
       .pivot_table(index="year", columns="Завод", fill_value=0))

    结果：

    In [32]: res
Out[32]:
         AA                       AB
Завод   bmw disel kamaz nissan   bmw disel kamaz nissan
year
2011      0     0    55      0     0     0   605      0
2012      0   424     0      0     0  4424     0      0
2013      0     0     0    213     0     0     0   2313
2014   2448     0     0      0  2448     0     0      0

    如果不需要多级列名，您可以这样做：

    res.columns = res.columns.map("_".join)

    结果：

    In [36]: res
Out[36]:
      AA_bmw  AA_disel  AA_kamaz  AA_nissan  AB_bmw  AB_disel  AB_kamaz  AB_nissan
year
2011       0         0        55          0       0         0       605          0
2012       0       424         0          0       0      4424         0          0
2013       0         0         0        213       0         0         0       2313
2014    2448         0         0          0    2448         0         0          0
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