在 2 个数据帧之间连接匹配的列值

【问题标题】：Concatenating matching column values between 2 dataframes在 2 个数据帧之间连接匹配的列值
【发布时间】：2021-03-17 05:50:58
【问题描述】：

我有 2 个数据框。

df1 有 5 列和 3 行。第 1 行和第 2 列的“B”列具有相同的值。

      A    B    C    D     E

      a    b    c    d     data1
      o    b    g    h     data2
      i    j    k    l     data3

df2 有 4 列 2 行

       A     B    C   D

       x     b    z   o
       y     f    w   p

我想通过比较列“B”上 df1 和 df2 之间的匹配行（值是小写“b”）来更新 df2，并在 df2（“NewColumn”）中添加一个新列，其中数据从 df1 连接在“B”列（“data1:data2”）

更新 df2

       A     B    C   D     NewColumn

       x     b    z   o     data1:data2

这需要对这两个数据帧之间的所有匹配行进行。

【问题讨论】：

标签： pandas dataframe

【解决方案1】：

你可以：

merge其他dataframein所需的列
groupby 列并根据需要将字符串连接在一起

(df2.merge(df1[['B','E']])
    .groupby([*df1.columns[:-1]])['E']
    .agg(':'.join).reset_index())

    A   B   C   D   E
0   x   b   z   o   data1:data2

【讨论】：

非常感谢大卫！还有一个问题，如果我想提出一个条件，即 df1 的“D”列是否具有值“h”，这意味着只有“data2”要写入 df2 的 NewColumn。你能帮忙吗？
@RishimMittal 我不确定我是否关注。
@RishimMittal switch df1[['B','E']] to df1.loc[df1['D'] == 'h', ['B','E']] 但是，如果只有一行，那么你不能分组，你会得到一个错误，但如果有多个 h 值，那么你会好的。