使用包含条件集成两个不同的数据框并创建一个新的数据框答案

【问题标题】：Integrating two diff dataframes using contains condition and creating a new dataframe使用包含条件集成两个不同的数据框并创建一个新的数据框
【发布时间】：2020-01-16 00:07:28
【问题描述】：

第一个数据框如下所示：

OSIED  geometry
257005 POLYGON ((311852.712 178933.993, 312106.023 17...
017049 POLYGON ((272943.107 137755.159, 272647.627 13...
017032 POLYGON ((276637.425 146141.397, 276601.509 14...

第二个数据框如下所示：

small_area                                                   Median_BER
217099001/217112002/217112003/2570052005/217112...            212.9
047041005/047041001/2570051004/047041002/047041...            271.3
157041002/157041004/157041003/157041001/157129...            222.5

我需要使用“包含”条件在 col1(df2) 中搜索 col1(df1)。如果它匹配/具有字符串，则从 df1 和 df2 获取相应的值

我尝试了合并、df.get 和 str.contains。 str.contains 有效，但我无法获取其他记录

输出应如下所示：

OSIED  geometry                                            small_area                                     Median_BER
257005 POLYGON ((311852.712 178933.993, 312106.023 17...  217099001/217112002/217112003/2570052005/217112
212.9
017049 POLYGON ((272943.107 137755.159, 272647.627 13...  047041005/047041001/2570051004/047041002/047041
222.5

【问题讨论】：

数据框有多大？如果相对较小，则可以创建主键来连接两个表 - 首先通过拆分 small_area 并选择前 6d 位等。
它是一个拥有 20k 条记录的庞大数据框
“这不是一个巨大的数据框”。斜线 sep 行总共有多少个唯一的小区号？
df3 = pd.DataFrame(columns=['small_area','OSIED','geometry','Median_BER']) 用于索引，sf.iterrows() 中的行：df3 = berdata[berdata ['small_area'].str.contains("25700")==True] #print ("Helloworld") df3.append(row['OSIED']) df3.append(row['geometry']) print (df3 ) 休息
我可以从上面的代码中获取区号和中位数_BER..如何获取 geonetry 和 oseid col 值

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

玩弄一些代码，我能够生成以下内容

small_area_oseid_df = pd.DataFrame(
   [
     {'OSIED': oseid[:6], 'median_ber': row['median_ber']} 
     for row in df.to_dict(orient='records') 
     for oseid in row['small_area'].split('/')
    ] 
)

然后您可以将这个表与OSIED 键上的第一个表连接起来。这取决于拆分中每行中有多少元素。因为这会爆炸您将创建的small_area_oseid_df 的维度。

【讨论】：