如何根据条件合并两个数据集答案

【问题标题】：How to merge two datasets based on conditions如何根据条件合并两个数据集
【发布时间】：2020-10-13 14:19:23
【问题描述】：

我正在尝试根据 3 个条件在 python 中合并两个数据集。它们必须具有相同的经度、纬度和特定年份的月份。一个数据集的大小约为 16k，另一个为 1.7k。输入和预期输出的简单示例如下：

>df1
 long  lat  date        proximity
 5      8   23/06/2009    Near
 6      10  05/10/2012    Far
 8      6   19/02/2010    Near
 3      4   30/04/2014    Near
 5      8   01/06/2009    Far

 >df2
 long  lat  date          mine
 5      8   10/06/2009     1
 8      6   24/02/2010     0
 7      2   19/04/2014     1 
 3      4   30/04/2013     1

如果任何条件为假，则合并时“我的”中的值为 0。我将如何合并得到：

 long  lat  date        proximity  mine
 5      8   23/06/2009    Near      1
 6      10  05/10/2012    Far       0
 8      6   19/02/2010    Near      0
 3      4   30/04/2014    Near      0
 5      8   01/06/2009    Far       1

如果这样更容易的话，输出中不需要日期列。

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe dataset

【解决方案1】：

给你：

df1['year-month'] = pd.to_datetime(df1['date'], format='%d/%m/%Y').dt.strftime('%Y/%m')
df2['year-month'] = pd.to_datetime(df2['date'], format='%d/%m/%Y').dt.strftime('%Y/%m')

joined = df1.merge(df2,
          how='left',
          on =['long', 'lat', 'year-month'],
          suffixes=['', '_r']).drop(columns = ['date_r', 'year-month'])
joined['mine'] = joined['mine'].fillna(0).astype(int)
print(joined)

输出

   long  lat        date proximity  mine
0     5    8  23/06/2009      Near     1
1     6   10  05/10/2012       Far     0
2     8    6  19/02/2010      Near     0
3     3    4  30/04/2014      Near     0
4     5    8  01/06/2009       Far     1

【讨论】：

抱歉我不够具体，月份必须在特定年份（所以月份/年份必须匹配），上面的代码只考虑任何年份的月份。我将编辑问题以在 df2 中显示另一行以便更好地理解。
@Celeye 好吧。已更新。

【解决方案2】：

首先从date列中提取month和year并将其分配给临时列mon-year，然后使用DataFrame.merge左合并数据框df1，df2在long, lat and mon-year上，然后使用Series.fillna 将mine 列中的NaN 值填充为0，最后使用DataFrame.drop 删除临时列mon-year：

df1['mon-year'] = df1['date'].str.extract(r'/(.*)')
df2['mon-year'] = df2['date'].str.extract(r'/(.*)')

# OR we can use pd.to_datetime,
# df1['mon-year'] = pd.to_datetime(df1['date'], format='%d/%m/%Y').dt.strftime('%m-%Y')
# df2['mon-year'] = pd.to_datetime(df2['date'], format='%d/%m/%Y').dt.strftime('%m-%Y')

df3 = df1.merge(
    df2.drop('date', 1),
    on=['long', 'lat', 'mon-year'], how='left').drop('mon-year', 1)

df3['mine'] = df3['mine'].fillna(0)

结果：

# print(df3)

   long  lat        date proximity  mine
0     5    8  23/06/2009      Near   1.0
1     6   10  05/10/2012       Far   0.0
2     8    6  19/02/2010      Near   0.0
3     3    4  30/04/2014      Near   0.0
4     5    8  01/06/2009       Far   1.0

【讨论】：

抱歉，月份必须在特定年份（因此月份/年份必须匹配），上面的代码只考虑任何年份的月份。当我运行上面的代码时，我还获得了超过 10k 的额外积分作为重复项？我将编辑问题
@Celeye 没关系。编辑了答案。

【解决方案3】：

您可以使用多个键进行合并，如下所示：

df_1.merge(df_2, how='left', left_on=['long', 'lat', 'date'], right_on=['long', 'lat', 'date'])

【讨论】：