合并/加入有条件的熊猫数据框

Question

我有两个 pandas DataFrame df1 和 df2。它们之间的关系是一对多的，在某些情况下可以是一对一的。当关系是一对多时，我想加入具有某些条件的列。我会用一些数据来说明。

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({
                    'vid': [1, 2, 3, 4, 5],
                    'lid': [6, 7, 8, 9, 10],
                    'v': [3, 5, 6, 1, 9]
                  })

df2 = pd.DataFrame({
                    'lid': [6, 6, 8, 8, 10],
                    'av': ['$10','$5','$4','$3','$2'],
                    'cr': [0.04, 0.05, 0.03, 0.04, 0.01]
                  })

对于df2 中存在多个连接的行，即lid 6 和8，我想应用一些函数，比如获取av 和cr 的max。

预期输出：

vid lid  v  av      cr
1    6   3  $10     0.05
2    7   5  np.nan  np.nan
3    8   6  $5      0.04
4    9   1  np.nan  np.nan
5    10  9  $2      0.01

Answer 1

用途：

df2['av1'] = df2['av'].str.strip('$').astype(int)
df = (df1.merge(df2.sort_values(['lid','cr','av1'])
                   .drop_duplicates('lid'), how='left', on='lid')
                   .drop('av1', axis=1))
print (df)
   vid  lid  v   av    cr
0    1    6  3  $10  0.04
1    2    7  5  NaN   NaN
2    3    8  6   $4  0.03
3    4    9  1  NaN   NaN
4    5   10  9   $2  0.01