Python pandas合并地图与多个值xlookup答案

【问题标题】：Python pandas merge map with multiple values xlookupPython pandas合并地图与多个值xlookup
【发布时间】：2022-11-04 02:17:34
【问题描述】：

我有一个演员姓名的数据框：

df1

actor_id    actor_name
1   Brad Pitt
2   Nicole Kidman
3   Matthew Goode
4   Uma Thurman
5   Ethan Hawke

演员所在的电影的另一个数据框：

df2

actor_id    actor_movie movie_revenue_m
1   Once Upon a Time in Hollywood   150
2   The Others  50
2   Moulin Rouge    200
3   Stoker  75
4   Kill Bill   125
5   Gattaca 85

我想将两个数据框合并在一起，以向演员展示他们的电影名称和电影收入，所以我使用了合并函数：

df3 = df1.merge(df2, on = 'actor_id', how = 'left')

df3

actor_id    actor_name  actor_movie movie_revenue
1   Brad Pitt   Once Upon a Time in Hollywood   150
2   Nicole Kidman   Moulin Rouge    50
2   Nicole Kidman   The Others  200
3   Matthew Goode   Stoker  75
4   Uma Thurman Kill Bill   125
5   Ethan Hawke Gattaca 85

但这会涉及所有电影，所以妮可基德曼被复制了，我只想为每个演员放映一部电影。如何在不“复制”我的演员列表的情况下合并数据框？

我将如何合并按字母顺序排列的电影标题？

我将如何合并收入最高的电影名称？

谢谢！

【问题讨论】：

标签： python pandas merge xlookup

【解决方案1】：

一种方法是继续合并，然后过滤结果集

按字母顺序排列的电影标题

# sort by name, movie and then pick the first while grouping by actor
df.sort_values(['actor_name','actor_movie'] ).groupby('actor_id', as_index=False).first()

    actor_id    actor_name  actor_movie     movie_revenue
0   1   Brad Pitt   Once Upon a Time in Hollywood   150
1   2   Nicole Kidman   Moulin Rouge    50
2   3   Matthew Goode   Stoker  75
3   4   Uma Thurman     Kill Bill   125
4   5   Ethan Hawke     Gattaca     85

收入最高的电影名称

# sort by name, and review (descending), groupby actor and pick first
df.sort_values(['actor_name','movie_revenue'], ascending=[1,0] ).groupby('actor_id', as_index=False).first()

    actor_id    actor_name  actor_movie     movie_revenue
0   1   Brad Pitt   Once Upon a Time in Hollywood   150
1   2   Nicole Kidman   The Others  200
2   3   Matthew Goode   Stoker  75
3   4   Uma Thurman     Kill Bill   125
4   5   Ethan Hawke     Gattaca     85

【讨论】：