如何基于其他数据帧在数据帧中创建连接？

Question

我有两个数据帧。一个包含学生批次详细信息，另一个包含分数。我想加入2个数据帧。你知道吗

Dataframe1包含

+-------+-------+-------+--+
|  s1   |  s2   |  s3   |  |
+-------+-------+-------+--+
| Stud1 | Stud2 | Stud3 |  |
| Stud2 | Stud4 | Stud1 |  |
| Stud1 | Stud3 | Stud4 |  |
+-------+-------+-------+--+

Dataframe2包含

+-------+-------+----------+--+
| Name  | Point | Category |  |
+-------+-------+----------+--+
| Stud1 |    90 | Good     |  |
| Stud2 |    80 | Average  |  |
| Stud3 |    95 | Good     |  |
| Stud4 |    55 | Poor     |  |
+-------+-------+----------+

我试着为每个学生在同一个数据集中绘制标记。你知道吗

+-------+-------+-------+----+----+----+
| Stud1 | Stud2 | Stud3 | 90 | 80 | 95 |
| Stud2 | Stud4 | Stud1 | 80 | 55 | 90 |
| Stud1 | Stud3 | Stud4 | 90 | 95 | 55 |
+-------+-------+-------+----+----+----+

我尝试了下面的代码，但它正在逐个替换这些值。你知道吗

s = df3['p1'].map(dfnamepoints.set_index('name')['points'])
df4 = df3.drop('p1', 1).assign(points = s)

Answer 1

如果df3中的所有值都存在于Name列中，则解决方案的工作原理相同：

s = dfnamepoints.set_index('Name')['Point']
df = df3.join(df3.replace(s).add_prefix('new_'))

或：

df = df3.join(df3.apply(lambda x: x.map(s)).add_prefix('new_'))

或：

df = df3.join(df3.applymap(s.get).add_prefix('new_'))

print (df)
      s1     s2     s3  new_s1  new_s2  new_s3
0  Stud1  Stud2  Stud3      90      80      95
1  Stud2  Stud4  Stud1      80      55      90
2  Stud1  Stud3  Stud4      90      95      55

如果不存在，则输出不同-对于不存在的值（Stud1）获取NaNs：

print (dfnamepoints)
    Name  Point Category
0  Stud2     80  Average
1  Stud3     95     Good
2  Stud4     55     Poor

df = df3.join(df3.applymap(s.get).add_prefix('new_'))
#or 
df = df3.join(df3.applymap(s.get).add_prefix('new_'))

print (df)
      s1     s2     s3  new_s1  new_s2  new_s3
0  Stud1  Stud2  Stud3     NaN      80    95.0
1  Stud2  Stud4  Stud1    80.0      55     NaN
2  Stud1  Stud3  Stud4     NaN      95    55.0

对于replace获取原始值：

df = df3.join(df3.replace(s).add_prefix('new_'))
print (df)
      s1     s2     s3 new_s1  new_s2 new_s3
0  Stud1  Stud2  Stud3  Stud1      80     95
1  Stud2  Stud4  Stud1     80      55  Stud1
2  Stud1  Stud3  Stud4  Stud1      95     55

Answer 2

或者，在创建df2的2个相关列的字典之后，可以使用df.replace()：

pd.concat([df1,df1.replace(dict(zip(df2.Name,df2.Point))).add_prefix('new_')],axis=1)

输出：

      s1     s2     s3  new_s1  new_s2  new_s3
0  Stud1  Stud2  Stud3      90      80      95
1  Stud2  Stud4  Stud1      80      55      90
2  Stud1  Stud3  Stud4      90      95      55