在python中通过多个条件合并不同数量的行和列

Question

更新问题：为什么不合并a_date、a_par、a_cons、a_ment和a_le。这些作为没有值的列附加，但在原始数据集中它们具有值。

这是数据集的样子

         connector   type   q_text   a_text   var1   var2 
   1        1111      1      aa       None    xx     ps
   2        9999      2      None     tt      jjjj   pppp
   3        1111      2      None     uu      None   oo
   4        9999      1      bb       None    yy     Rt
   5        9999      1      cc       None    zz     tR

目标：数据集应该的样子

         connector   q_text   a_text    var1   var1.1   var2   var2.1
   1        1111      aa        uu       xx     None     ps      oo
   2        9999      bb        tt       yy     jjjj     Rt      pppp
   3        9999      cc        tt       zz     jjjj     tR      pppp

逻辑：列type 的值为1 或2，其中多行的值为1，但只有一行（connector 中的值相同）具有值2

以下是主要的合并规则：

1. 将type=1 的每一行与其对应的(connector) type=2 行合并。

2. 由于type=1 的多行具有相同的connector 值，我不想只合并type=1 的一行，而是将它们全部合并，每行都有唯一的type==2 行。

3. 由于某些列（例如a_text）遵循左连接逻辑，因此可以在不添加额外列的情况下覆盖值。

4. 由于var2 值不能通过左连接合并，因为它们对于行连接器值是非排他性的，我希望为这些值（@987654347）添加额外的列（var1.1、var2.1） @, jjjj)。

总而言之（请记住，我只说具有相同连接器值的行）：如果 q_text 是 None 我首先想将 a_text 中的值替换为 a_text 值（见上表tt 和uu）对应的行（相同的连接器值），其次，想要附加一些其他值（var1 和var2）作为新列的非常相同的对应行。 此外，还有不会匹配的具有唯一 connector 值的行。不过我想保留这些行。

我只想“删除”与其对应的type=1 行**(s)** 合并的type=2 行。换句话说：我不想保留 type=2 匹配的行并合并到它们对应的（连接器）type=1 行中。不过，我想保留所有其他行。

@victor__von__doom 的解决方案在这里 merging varying number of rows by multiple conditions in python 当我最初想保留所有 "type"=2 列（值）时得到了回答。

我使用的代码：合并Perso、q_text和a_text

df.loc[df['type'] == 2, 'a_date'] = df['q_date']
df.loc[df['type'] == 2, 'a_par'] = df['par']
df.loc[df['type'] == 2, 'a_cons'] = df['cons']
df.loc[df['type'] == 2, 'a_ment'] = df['pret']
df.loc[df['type'] == 2, 'a_le'] = df['q_le']
my_cols = ['Perso', 'q_text','a_text', 'a_le', 'q_le', 'q_date', 'par', 'cons', 'pret', 'q_le', 'a_date','a_par', 'a_cons', 'a_ment', 'a_le']
df[my_cols] = df.sort_values(['connector','type']).groupby('connector')[my_cols].transform(lambda x: x.bfill())
df.dropna(subset=['a_text', 'Perso'],inplace=True)
df.reset_index(drop=True,inplace=True)

数据：这是核心数据集的表示。不幸的是，由于隐私法，我无法分享实际数据。

Perso	ID	per	q_le	a_le	pret	par	form	q_date	name	IO_ID	part	area	q_text	a_text	country	cons	dig	connector	type
J Ws	1-1/4/2001-11-12/1	1999-2009	None	4325	'Mi, h', 'd'	Cew	Thre	2001-11-12	None	345	rede	s — H	None	wr ede	Terd e	e r	2001-11-12.1.g9	999999999	2
S ts	9-3/6/2003-10-14/1	1994-2004	None	23	'sd, h'	d-g	Thre	2003-10-14	None	34555	The	l? I	None	Tre	Thr ede	re	2001-04-16.1.a9	333333333	2
On d	6-1/6/2005-09-03/1	1992-2006	None	434	'uu h'	d-g	Thre	2005-09-03	None	7313	Thde	l? I	None	T e	Th rede	dre	2001-08-07.1.e4	111111111	2
None	3-4/4/2000-07-07/1	1992-2006	1223	None	'uu h'	dfs	Thre	2000-07-07	Th r	7413	Thde	Tddde	Thd de	None	Thre de		2001-07-06.1.j3	111111111	1
None	2-1/6/2001-11-12/1	1999-2009	1444	None	'Mi, h', 'd'	d-g	Thre	2001-11-12	T rj	7431	Thde	l? I	Th dde	None	Thr ede		2001-11-12.1.s7	999999999	1
None	1-6/4/2007-11-01/1	1993-2010	2353	None	None	d-g	Thre	2007-11-01	Thrj	444	Thed	l. I	Tgg gg	None	Thre de	we e	2001-06-11.1.g9	654982984	1

Answer 1

使用附加列编辑 v2

此版本可确保其他列中的值不受影响。

c = ['connector','type','q_text','a_text','var1','var2','cumsum','country','others']
d = [[1111, 1, 'aa',  None, 'xx',   'ps',   0, 'US', 'other values'],
     [9999, 2, None,  'tt', 'jjjj', 'pppp', 0, 'UK', 'no values'],
     [1111, 2, None,  'uu', None,   'oo',   1, 'US', 'some values'],
     [9999, 1, 'bb',  None, 'yy',   'Rt',   1, 'UK', 'more values'],
     [9999, 1, 'cc',  None, 'zz',   'tR',   2, 'UK', 'less values']]

import pandas as pd
pd.set_option('display.max_columns', None)
df = pd.DataFrame(d,columns=c)

print (df)

df.loc[df['type'] == 2, 'var1.1'] = df['var1']
df.loc[df['type'] == 2, 'var2.1'] = df['var2']

my_cols = ['q_text','a_text','var1','var2','var1.1','var2.1']

df[my_cols] = df.sort_values(['connector','type']).groupby('connector')[my_cols].transform(lambda x: x.bfill())

df.dropna(subset=['q_text'],inplace=True)
df.reset_index(drop=True,inplace=True)

print (df)

原始数据框：

   connector  type q_text a_text  var1  var2  cumsum country        others
0       1111     1     aa   None    xx    ps       0      US  other values
1       9999     2   None     tt  jjjj  pppp       0      UK     no values
2       1111     2   None     uu  None    oo       1      US   some values
3       9999     1     bb   None    yy    Rt       1      UK   more values
4       9999     1     cc   None    zz    tR       2      UK   less values

更新的数据帧

   connector  type q_text a_text var1 var2  cumsum country        others  var1.1 var2.1
0       1111     1     aa     uu   xx   ps       0      US  other values    None     oo 
1       9999     1     bb     tt   yy   Rt       1      UK   more values    jjjj   pppp 
2       9999     1     cc     tt   zz   tR       2      UK   less values    jjjj   pppp