主页 / 问题 / 1591324
Accepted
алексей алексеев
Asked:2024-08-20 17:33:21 +0000 UTC2024-08-20 17:33:21 +0000 UTC

通过固定键和范围连接数据帧

  • 772

你能告诉我如何将数据帧合并到 pandas 中吗？我们有需要连接的表：在第一个表中，“对象类型”和“位置km”表示为键，在第二个表中，键是“对象类型”和部分km的范围（开始，结尾）。

df1 = pd.DataFrame({'наименование объекта':['Объект 1','Объект 2','Объект 3','Объект 4', 'Объект 5','Объект 6'],
                'Тип объекта':['Тип 1', 'Тип 1','Тип 2','Тип 2','Тип 3','Тип 3'],
               'км расположения':[101,124,95,301,251,499]
               })

df2 = pd.DataFrame({'Тип объекта':['Тип 1','Тип 1','Тип 2','Тип 2','Тип 3','Тип 3','Тип 3'],
                'Начало участка, км':[0,200,0,200,0,200,400],
               'Конец участка, км':[200,400,200,400,200,400,600],                
               'Описание':['описание 1','описание 2','описание 1','описание 2','описание 1','описание 2','описание 3']
               })

我想要一张像这样的桌子

df1 = pd.DataFrame({'наименование объекта':['Объект 1','Объект 2','Объект 3','Объект 4', 'Объект 5','Объект 6'],
                'Тип объекта':['Тип 1', 'Тип 1','Тип 2','Тип 2','Тип 3','Тип 3'],
               'км расположения':[101,124,95,301,251,499],
               'Описание':['описание 1','описание 1','описание 1','описание 2','описание 2','описание 3']
               })
python

2 个回答

  1. 有什么困难？如果这些段总是像这样，那么只需除以 200 - 你就会得到结果id，沿着该结果可以连接数据帧。使用您的数据的工作示例：

    import pandas as pd
from io import StringIO

data1 = """
наименование объекта    Тип объекта км расположения
Объект 1    Тип 1   101
Объект 2    Тип 1   124
Объект 3    Тип 2   95
Объект 4    Тип 2   301
Объект 5    Тип 3   251
Объект 6    Тип 3   499
"""

data2 = """
Тип объекта Начало участка, км  Конец участка, км   Описание объекта
Тип 1   0   200 описание 1
Тип 1   200 400 описание 2
Тип 2   0   200 описание 1
Тип 2   200 400 описание 2
Тип 3   0   200 описание 1
Тип 3   200 400 описание 2
Тип 3   400 600 описание 3
"""

df1 = pd.read_csv(StringIO(data1), sep='\t')
df2 = pd.read_csv(StringIO(data2), sep='\t')
df1['id'] = df1['км расположения'] // 200
df2['id'] = df2['Начало участка, км'] // 200
df3 = pd.merge(df1, df2, on=['Тип объекта', 'id'])
df3 = df3.drop(columns=['id','Начало участка, км', 'Конец участка, км'])

    结果df3：

        наименование объекта    Тип объекта км расположения Описание объекта
0   Объект 1    Тип 1   101 описание 1
1   Объект 2    Тип 1   124 описание 1
2   Объект 3    Тип 2   95  описание 1
3   Объект 4    Тип 2   301 описание 2
4   Объект 5    Тип 3   251 описание 2
5   Объект 6    Тип 3   499 описание 3
    • 2
  2. Best Answer
    import pandas as pd



df1 = pd.DataFrame({'наименование объекта':['Объект 1','Объект 2','Объект 3','Объект 4', 'Объект 5','Объект 6'],
                'Тип объекта':['Тип 1', 'Тип 1','Тип 2','Тип 2','Тип 3','Тип 3'],
               'км расположения':[101,124,95,301,251,499]
               })

df2 = pd.DataFrame({'Тип объекта':['Тип 1','Тип 1','Тип 2','Тип 2','Тип 3','Тип 3','Тип 3'],
                'Начало участка, км':[0,200,0,200,0,200,400],
               'Конец участка, км':[200,400,200,400,200,400,600],
               'Описание':['описание 1','описание 2','описание 1','описание 2','описание 1','описание 2','описание 3']
               })

#собрать все в один  DF 
df3 = pd.merge(df1, df2, on='Тип объекта')

#выбрать только где расположение в диапазоне
df3 = df3[(df3['км расположения'] > df3['Начало участка, км']) &
    (df3['км расположения'] < df3['Конец участка, км'])]

df3 = df3.drop(columns=['Начало участка, км', 'Конец участка, км'])

print(df3.to_string(index=False))

    наименование объекта Тип объекта  км расположения   Описание
            Объект 1       Тип 1              101 описание 1
            Объект 2       Тип 1              124 описание 1
            Объект 3       Тип 2               95 описание 1
            Объект 4       Тип 2              301 описание 2
            Объект 5       Тип 3              251 описание 2
            Объект 6       Тип 3              499 описание 3
    • 2

相关问题