使用来自另一个数据帧的信息迭代数据帧答案

【问题标题】：Iterating through a dataframe with info from another dataframe使用来自另一个数据帧的信息迭代数据帧
【发布时间】：2019-05-06 21:21:04
【问题描述】：

我有一个问题，我认为更多的是关于逻辑而不是编码。我的目标是计算一辆卡车装载和充电的公里数。

我有两个数据框

让我们称之为第一次旅行：

Date         Licence   City             State    KM
01/05/2019   AAA-1111  Sao Paulo        SP       10
02/05/2019   AAA-1111  Santos           SP       10
03/05/2019   AAA-1111  Rio de Janeiro   RJ       20
04/05/2019   AAA-1111  Sao Paulo        SP       15
01/05/2019   AAA-2222  Curitiba         PR       20
02/05/2019   AAA-2222  Sao Paulo        SP       25

让我们调用第二张发票

Code Date       License  Origin    State Destiny        UF   Value
A1   01/05/2019 AAA-1111 Sao Paulo SP    Rio de Janeiro RJ   10.000,00
A2   01/05/2019 AAA-2222 Curitiba  PR    Sao Paulo      SP  15.000,00

我需要得到的是：

Date         Licence   City             State        KM  Code
01/05/2019   AAA-1111  Sao Paulo        SP       10  A1
02/05/2019   AAA-1111  Santos           SP       10  A1
03/05/2019   AAA-1111  Rio de Janeiro   RJ       20  A1
04/05/2019   AAA-1111  Sao Paulo        SP       15  Nan
01/05/2019   AAA-2222  Curitiba         PR       20  A2
02/05/2019   AAA-2222  Sao Paulo        SP       25  A2

正如我所说，更多的是逻辑问题。卡车在圣保罗的初始点装货。如果我没有货物交付的日期，我如何知道它通过 Santos 装载然后去里约热内卢，如何遍历行？

tks

【问题讨论】：

标签： python pandas iteration

【解决方案1】：

假设第一个数据帧（df1）中的行已排序，这就是我要做的：

注意：下面我使用df1 用于旅行，df2 用于发票

使用对匹配两个数据帧有效的尽可能多的信息与 df1（左）和 df2（右）进行左连接，以便我们可以在 df1 中找到行程的 Origin 行。在我的测试中，我使用的字段是：['Date', 'License', 'City', 'State']，将结果保存在一个新的数据框df3
```
df3 = df1.merge(df2[df2.columns[:6]].rename(columns={'Origin':'City'})
        , on = ['Date', 'License', 'City', 'State']
        , how = 'left'
)
```
用ffill()填充df3.Desitiny中的NULL值
```
df3['Destiny'] = df3.Destiny.ffill()
```
通过以下标志设置组标签：
```
g = (~df3.Code.isnull() | (df3.shift().City == df3.Destiny)).cumsum()
```
注意：我在上图中添加了df3['g']供参考
根据上述组标签使用 ffill() 更新 df3.Code。
```
df3['Code'] = df3.groupby(g).Code.ffill()
```

【讨论】：