使用两列中的数据作为请求连接两个熊猫数据帧的特定行

Question

我有两个数据框 DF1 和 DF2，其中

都有子帧“数据”和“元数据”，并且 DF1 的行数比 DF2 多很多

DF1 
     DATA            METADATA
     0 1 2 3 4 5     attr1      attr2        ..  attrN
11   1 1 1 1 1 1     000        apple
13   1 1 1 1 1 1     140        orange
19   1 1 1 1 1 1     199        pineapple
25   1 5 1 1 1 2     000        apple
..

DF2 
     DATA        METADATA
     x y z k     attr1      attr2            ..  attrK
000  2 2 2 2     000        bean
001  2 2 2 2     001        bean
002  2 2 2 2     002        bean
003  2 2 2 2     003        bean
..
199  2 2 2 2     199        bean
200  2 2 2 2     000        orange
201  2 2 2 2     001        orange
..
340  1 2 3 4     140        orange
..
500  4 3 2 1     000        apple
..
700  2 2 2 2     350        bread
..
999  5 5 5 5     199        pineapple

我想根据 DF2 中的属性将 DF2 中的列特定行连接到 DF1 中的行。

具体来说：

对于 DF1 中的每一行，我只想连接 DF2 中的行中的数据，以便 DF1.METADATA.attr1 & DF2.METADATA.attr1 和 DF1.METADATA.attr2 & DF2.METADATA.attr2 中的条目是同样，对于每一行。这里的结果是：

 DF3 (desired result)
       DATA                  METADATA
       0 1 2 3 4 5 x y z k   attr1       attr2       .. attr N
 11    1 1 1 1 1 1 4 3 2 1   000         apple
 13    1 1 1 1 1 1 1 2 3 4   140         orange
 19    1 1 1 1 1 1 5 5 5 5   199         pineapple
 25    1 5 1 1 1 2 4 3 2 1   000         apple

我已经设法通过循环来做到这一点，但是我得到了一个糟糕的运行时间并且有很多数据我需要让它运行得更快，并且应该有一个快速简单的方法来通过 pandas 来做到这一点（我认为！ )

Answer 1

听起来您想在 attr1 上进行合并，例如：

df1.merge(df2, how='left')

例如（稍作调整）：

In [11]: df1
Out[11]:
   DATA                METADATA
      0  1  2  3  4  5    attr1      attr2
11    1  1  1  1  1  1        0       bean
13    1  1  1  1  1  1      140     orange
19    1  1  1  1  1  1      199  pineapple
25    1  5  1  1  1  2        0      apple

In [12]: df2
Out[12]:
  DATA          METADATA
     x  y  z  k    attr1  attr2
0    2  2  2  2        0   bean
1    7  2  2  2        0  apple
2    2  2  2  2        2   bean
3    7  2  2  2        3   bean

In [13]: df1.merge(df2, how="left")
Out[13]:
  DATA                METADATA            DATA
     0  1  2  3  4  5    attr1      attr2    x    y    z    k
0    1  1  1  1  1  1        0       bean  2.0  2.0  2.0  2.0
1    1  1  1  1  1  1      140     orange  NaN  NaN  NaN  NaN
2    1  1  1  1  1  1      199  pineapple  NaN  NaN  NaN  NaN
3    1  5  1  1  1  2        0      apple  7.0  2.0  2.0  2.0

注意：这会在共享列上合并，在本例中为 METADATA attr1 和 attr2。请参阅merge section of the docs。