不平等加入熊猫？答案

【问题标题】：Inequality joins in Pandas?不平等加入熊猫？
【发布时间】：2016-06-04 15:08:05
【问题描述】：

我通常使用 Dataframe.merge 来组合 pandas 中的数据帧。据我了解，这仅适用于相等连接。使用其他类型的检查（例如不等式）连接两个数据帧的惯用方法是什么？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

Pandas merge() 允许在两个数据框之间进行 outer、left、right 连接（不仅仅是 inner 连接），因此您可以返回不匹配的记录。此外，merge() 甚至可以泛化为返回交叉连接（两个数据帧之间的所有组合匹配），然后通过过滤，您可以返回不匹配的记录。还有，还有isin()pandas 方法。

考虑以下演示。下面是我们喜欢的东西的两个数据框，计算机语言。如图所示，第一个数据帧是第二个数据帧的子集。对于不匹配的列，外连接返回两者中的记录，NaN 可以稍后被过滤掉。交叉连接返回可以过滤的完整行，isin() 在列中搜索值：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'Languages': ['C++', 'C', 'Java', 'C#', 'Python', 'PHP'],
                    'Uses': ['computing', 'computing', 'application', 'application', 'application', 'web'], 
                    'Type': ['Proprietary', 'Proprietary', 'Proprietary', 'Proprietary', 'Open-Source', 'Open-Source']})

df2 = pd.DataFrame({'Languages': ['C++', 'C', 'Java', 'C#', 'Python', 'PHP',
                                 'Perl', 'R', 'Ruby', 'VB.NET', 'Javascript', 'Matlab'],
                    'Uses': ['computing', 'computing', 'application', 'application', 'application', 'web',
                            'application', 'computing', 'web', 'application', 'web', 'computing'],
                    'Type': ['Proprietary', 'Proprietary', 'Proprietary', 'Proprietary', 'Open-Source',
                            'Open-Source', 'Open-Source', 'Open-Source', 'Open-Source', 'Proprietary',
                            'Open-Source', 'Proprietary']})    

# OUTER JOIN 
mergedf = pd.merge(df1, df2, on=['Languages'], how='outer')
# FILTER OUT LANGUAGES IN SMALLER THAT IS NULL
mergedf = mergedf[pd.isnull(mergedf['Type_x'])][['Languages', 'Uses_y', 'Type_y']]

#     Languages       Uses_y       Type_y
#6         Perl  application  Open-Source
#7            R    computing  Open-Source
#8         Ruby          web  Open-Source
#9       VB.NET  application  Proprietary
#10  Javascript          web  Open-Source
#11      Matlab    computing  Proprietary


# ISIN COMPARISON, RETURNING RECORDS IN LARGER NOT IN SMALLER
unequaldf = df2[~df2.Languages.isin(df1['Languages'])]

#     Languages         Type         Uses
#6         Perl  Open-Source  application
#7            R  Open-Source    computing
#8         Ruby  Open-Source          web
#9       VB.NET  Proprietary  application
#10  Javascript  Open-Source          web
#11      Matlab  Proprietary    computing


# CROSS JOIN 
df1['key'] = 1                 # (REQUIRES A JOIN KEY OF SAME VALUE)
df2['key'] = 1                    
crossjoindf = pd.merge(df1, df2, on=['key'])
# FILTER FOR LANGUAGES IN LARGER NOT IN SMALLER (ALSO USING ISIN)
crossjoindf = crossjoindf[~crossjoindf['Languages_y'].isin(crossjoindf['Languages_x'])]\
                    [['Languages_y', 'Uses_y', 'Type_y']].drop_duplicates()

#   Languages_y       Uses_y       Type_y
#6         Perl  application  Open-Source
#7            R    computing  Open-Source
#8         Ruby          web  Open-Source
#9       VB.NET  application  Proprietary
#10  Javascript          web  Open-Source
#11      Matlab    computing  Proprietary

诚然，交叉连接在这里可能是多余且冗长的，但如果您的无与伦比的需求需要跨数据帧的排列，它会很方便。

【讨论】：

那么，没有简单的方法加入不等式吗？
AFAIK 不在 Pandas 中。您将不得不做一些合并和子集的两步组合。

【解决方案2】：

merge() 相当有限。您可以使用 pandasql.sqldf 完成更复杂的连接。您几乎可以编写任何 sql 查询，并在 sql 语句中将现有数据帧作为表名引用。
https://github.com/yhat/pandasql/ 一个已知的错误是无法在产品连接中选择多个表，例如

select d1.something, d2.something else from df1 as d1, df2 as d2 where d1.date=d2.date

但是，如果您可以毫无问题地进行连接，并且我上面的语句可以转换为连接。

【讨论】：