说明:
我有两个数据帧foreign
(有英语和乌尔都语翻译的选项)和native
,有German version of options
,两个DFs的长度不相等这个native
比foreign
大得多,包含完整的选项列表。我想使用idx
列合并它们两个,以便native
df在foreign
中搜索其idx
中的每个条目;如果idx
匹配,则其将添加两个columns
,即:option_eng
和option_urdu
,否则将其填充为NAN
I have two dataframs
foreign:
idx option_eng option_urdu
1.1.01-001 This is english of option1 urdu translation of option1
1.1.01-001 This is english of option2 urdu translation of option2
1.1.01-001 This is english of option3 urdu translation of option3
1.1.01-002 This is english of option1 urdu translation of option1
1.1.01-002 This is english of option2 urdu translation of option2
1.1.01-002 This is english of option3 Urdu translation of option3
1.1.01-003 This is english of option1 urdu translation of option1
1.1.01-003 This is english of option2 urdu translation of option2
1.1.01-004 This is english of option1 urdu translation of option1
1.1.01-004 This is english of option2 urdu translation of option2
Native:>> a unequal to df1
idx sort_code iscorrect count option_de
1.1.01-001 1 1 1 German tranlation option3
1.1.01-001 2 1 2 German tranlation option2
1.1.01-001 3 0 3 German tranlation option1
1.1.01-002 1 1 4 German tranlation option3
1.1.01-002 2 1 5 German tranlation option2
1.1.01-002 3 1 6 German tranlation option1
1.1.01-003 1 1 7 German tranlation option3
1.1.01-003 2 1 8 German tranlation option2
1.1.01-003 3 0 9 German tranlation option1
1.1.01-012 1 1 10 German tranlation option3
1.1.01-012 2 1 11 German tranlation option2
1.1.01-012 3 1 12 German tranlation option1
1.1.01-101 1 1 13 German tranlation option3
1.1.01-101 2 1 14 German tranlation option2
我想要的输出应该是
idx option_de option_eng option_urdu
1.1.01-001 German tranlation option3 This is english of option3 This is urdu of option3
1.1.01-001 German tranlation option2 This is english of option2 This is urdu of option2
1.1.01-001 German tranlation option1 This is english of option1 This is urdu of option1
1.1.01-002 German tranlation option3 This is english of option3 This is urdu of option3
1.1.01-002 German tranlation option2 This is english of option2 This is urdu of option2
1.1.01-002 German tranlation option1 This is english of option1 This is urdu of option1
1.1.01-003 German tranlation option3 This is english of option3 This is urdu of option3
1.1.01-003 German tranlation option2 This is english of option2 This is urdu of option2
1.1.01-003 German tranlation option1 This is english of option1 This is urdu of option1
1.1.01-012 German tranlation option3 na na
1.1.01-012 German tranlation option2 na na
1.1.01-012 German tranlation option1 na na
1.1.01-101 German tranlation option3 na na
1.1.01-101 German tranlation option2 na na
注意 请注意,df2德语选项的排序与选项3、2、1相反,在df1中,选项_en和选项_urdu的顺序相反,我想匹配它们
我试过什么?
我尝试了不同的选择
Merged始终为我提供两个df的重复idx行(类似于每个idx 3次)
我也尝试过pd.combine_first
,但它改变了选项的顺序
我用native['key']=native.groupby(["code"]).cumcount()
试过了
复制它的源代码
Foreigndic={'idx': {0: '1.1.01-001', 1: '1.1.01-001', 2: '1.1.01-001', 3: '1.1.01-002', 4: '1.1.01-002', 5: '1.1.01-002', 6: '1.1.01-003', 7: '1.1.01-003', 8: '1.1.01-004', 9: '1.1.01-004'}, 'option_eng': {0: ' Stopping as a precaution at every crossroads', 1: ' Not insisting on your rights', 2: " Allowing for other people's mistakes", 3: ' Inattentiveness', 4: ' Driving too close behind the vehicle in front', 5: ' Unexpectedly heavy braking', 6: ' respond as soon as possible to probable changes in the road traffic situation', 7: ' attempt to identify the intentions of other road users, as soon as possible', 8: ' - of its braking characteristics', 9: ' - of its manoeuvrability'}, 'option_urdu': {0: 'احتیاط کے طور پر ہر دوراہے پر رکنا', 1: 'اپنے حقوق پر اصرار نہیں کرنا', 2: 'دوسرے لوگوں کی غلطیوں کی اجازت دینا', 3: 'غفلت', 4: 'اگلی گاڑی سے مناسب فاصلہ نہ رکھنا', 5: 'غیر متوقع طور پر اگلی گاڑی کا اچانک بریک لگا دینا', 6: 'سڑک پر موجود ٹریفک کی صورتحال میں ممکنہ تبدیلیوں کا جلد سے جلد جواب دینا', 7: 'جتنی جلدی ممکن ہو سڑک کے دوسرے صارفین کے ارادوں کی نشاندہی کرنے کی کوشش کریں', 8: ' اس کی بریک خصوصیات', 9: 'اس کے سسٹم کی جانکاری'}}
Nativedict={'code': {0: 1, 1: 2, 2: 3, 3: 1, 4: 2, 5: 3, 6: 1, 7: 2, 8: 3, 9: 1, 10: 2, 11: 3, 12: 1, 13: 2, 14: 3}, 'ans_id': {0: 1, 1: 2, 2: 3, 3: 4, 4: 5, 5: 6, 6: 7, 7: 8, 8: 9, 9: 10, 10: 11, 11: 12, 12: 13, 13: 14, 14: 15}, 'iscorrect': {0: 1, 1: 1, 2: 0, 3: 1, 4: 1, 5: 1, 6: 1, 7: 1, 8: 0, 9: 1, 10: 1, 11: 1, 12: 1, 13: 1, 14: 1}, 'ans_id_txt': {0: 1, 1: 2, 2: 3, 3: 4, 4: 5, 5: 6, 6: 7, 7: 8, 8: 9, 9: 10, 10: 11, 11: 12, 12: 13, 13: 14, 14: 15}, 'text': {0: 'Nicht auf dem eigenen Recht bestehen', 1: 'Mit Fehlern anderer rechnen', 2: 'Vorsorglich an jeder Kreuzung anhalten', 3: 'Unerwartet starkes Bremsen', 4: 'Unaufmerksamkeit', 5: 'Zu dichtes Auffahren', 6: 'Ich reagiere möglichst frühzeitig auf wahrscheinliche Veränderungen der Verkehrssituation', 7: 'Ich versuche, die Absichten anderer Verkehrsteilnehmer möglichst frühzeitig zu erkennen', 8: 'Ich beschränke die Verkehrsbeobachtung möglichst auf das direkt vor mir fahrende Fahrzeug', 9: 'Ich weiß möglicherweise zu wenig über die Besonderheiten in der Anordnung und der Funktion der Bedienelemente', 10: 'Ich weiß möglicherweise zu wenig über die Besonderheiten im Bremsverhalten', 11: 'Ich weiß möglicherweise zu wenig über die Besonderheiten im Lenkverhalten', 12: 'Der Vorausfahrende bremst unerwartet', 13: 'Der Vorausfahrende betätigt den Blinker vor dem Abbiegen zu spät', 14: 'Der Vorausfahrende hält unerwartet an, um nach dem Weg zu fragen'}, 'ques_id': {0: 1, 1: 1, 2: 1, 3: 2, 4: 2, 5: 2, 6: 3, 7: 3, 8: 3, 9: 4, 10: 4, 11: 4, 12: 5, 13: 5, 14: 5}, 'idx': {0: '1.1.01-001', 1: '1.1.01-001', 2: '1.1.01-001', 3: '1.1.01-002', 4: '1.1.01-002', 5: '1.1.01-002', 6: '1.1.01-003', 7: '1.1.01-003', 8: '1.1.01-003', 9: '1.1.01-004', 10: '1.1.01-004', 11: '1.1.01-004', 12: '1.1.01-101', 13: '1.1.01-101', 14: '1.1.01-101'}}
尝试通过添加order元素为每个idx组创建唯一索引。然后在idx和order列上合并
旁白:您提供的数据似乎没有正确对齐。Foreign:
1.1.01-002,0,Inattentiveness
是1.1.01-002组的第一行,但它与Native:1.1.01-002,0,Unerwartet starkes Bremsen
对齐,这是不正确的。它应该与第二行1.1.01-002,1,Unaufmerksamkeit
对齐。但是假设在两个表中都有正确顺序的翻译,这应该是可行的假设不需要对表进行排序,
pd.concat()
使用axis=1
作为参数就可以了这对我来说很有效
相关问题 更多 >
编程相关推荐