python - 如何使用python中另一个数据框中的列中的重复值对唯一行的数据框进行子集化？

Question

我有 2 个数据框。我想根据 df_2 对 df_1 进行子集化，以便生成的数据框中的行与 df_2 中的行相对应。以下是两个示例数据框：

df_1 = pd.DataFrame({
    "ID": ["Lemon","Banana","Apple","Cherry","Tomato","Blueberry","Avocado","Lime"], 
    "Color": ["Yellow","Yellow","Red","Red","Red","Blue","Green","Green"]})

df_2 = pd.DataFrame({"Color": ["Red","Blue","Yellow","Green","Red","Yellow"]})

我想要的输出是 df_3，其中“颜色”列与 df_2 中的相同：

df_3 = pd.DataFrame({
    "ID": ["Apple","Blueberry","Lemon","Avocado","Cherry","Banana"], 
    "Color": ["Red","Blue","Yellow","Green","Red","Yellow"]})

当我合并 df_1 和 df_2 时，我得到了重复的行，因为 df_2 中的大多数行在 df_1 中有多个匹配项。

merged = df_2.merge(df_1, how="left", on="Color")

删除重复项适用于“黄色”颜色，因为它在 df_2 中的值和 df_1 中的选项的比例为 2:2，但它不适用于“红色”或“绿色”，因为它们有 2 :3 比例和 1:2 比例，导致额外的行。

no_duplicates = merged.drop_duplicates(subset = "ID")

有没有办法对 df_1 进行子集化，其中 df_2 中第一次出现的“Red”提取出 df_1 中第一次出现的“Red”，df_2 中第二次出现的“Red”提取出第二次出现的“Red”在 df_1 等？除非我别无选择，否则我宁愿不使用循环。谢谢。

Answer 1

尝试使用groupby cumcount 向df_1 和df_2 添加一个指示列来获取位置：

df_1['i'] = df_1.groupby('Color').cumcount()
df_2['i'] = df_2.groupby('Color').cumcount()

df_1:

          ID   Color  i
0      Lemon  Yellow  0
1     Banana  Yellow  1
2      Apple     Red  0
3     Cherry     Red  1
4     Tomato     Red  2
5  Blueberry    Blue  0
6    Avocado   Green  0
7       Lime   Green  1

df_2:

    Color  i
0     Red  0
1    Blue  0
2  Yellow  0
3   Green  0
4     Red  1
5  Yellow  1

然后在指标和Color 上都出现merge，然后是指标列上的drop：

merged_df = df_1.merge(df_2, how='right', on=['Color', 'i']).drop('i', axis=1)

merged_df:

          ID   Color
0      Apple     Red
1  Blueberry    Blue
2      Lemon  Yellow
3    Avocado   Green
4     Cherry     Red
5     Banana  Yellow

---

或者创建将系列直接传递给merge（这使df_1 和df_2 不受影响）：

merged_df = df_1.merge(
    df_2, how='right',
    left_on=['Color', df_1.groupby('Color').cumcount()],
    right_on=['Color', df_2.groupby('Color').cumcount()]
).drop('key_1', axis=1)

merged_df:

          ID   Color
0      Apple     Red
1  Blueberry    Blue
2      Lemon  Yellow
3    Avocado   Green
4     Cherry     Red
5     Banana  Yellow