Pandas：使用基于不同 DF 的自定义列创建 DF答案

【问题标题】：Pandas: Create DF with custom columns based on different DFPandas：使用基于不同 DF 的自定义列创建 DF
【发布时间】：2018-06-08 20:04:44
【问题描述】：

我有两个数据框，需要更改第二个以适应我第一个的格式，或者我可以完全创建一个新的数据框。

第一个数据框很简单......

stores_df = pd.DataFrame({'Stores': ['Kroger', 'United'], 'City':['Dallas','Austin']})

    Stores  City
0   Kroger  Dallas
1   United  Austin

第二个是这样格式化的（这是给我的，我改不了）...

apples_df = pd.DataFrame({'Color': ['Red', 'Green', 'Yellow','Red', 'Green', 'Yellow'], 'Store':['Kroger','Kroger','Kroger','United','United','United'], 'Ripe': ['20','17', '14', '23', '18', '0']})

    Color   Stores  Ripe
0   Red     Kroger  20
1   Green   Kroger  17
2   Yellow  Kroger  14
3   Red     United  23
4   Green   United  18
5   Yellow  United  0

我想要的数据框是两者的组合，除了颜色值 + 列标题“成熟”成为目标的列标题，并且计数被添加到第一个数据框的每个存储行。就这样……

    Stores  City    Red Ripe    Green Ripe    Yellow Ripe
0   Kroger  Dallas  20          17            14
1   United  Austin  23          18            0

我对合并/加入有点熟悉，并且对数据透视表感到困惑，足以意识到我需要一些帮助。谢谢。

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe merge

【解决方案1】：

IIUC，merge两个df，由unstack做长到宽重塑

stores_df.merge(apples_df,left_on='Stores',right_on='Store').\ 
   set_index(['Stores','City','Color'])['Ripe'].\
        unstack().\
         add_suffix(' Ripe').\
           reset_index()
Out[194]: 
Color  Stores    City Green Ripe Red Ripe Yellow Ripe
0      Kroger  Dallas         17       20          14
1      United  Austin         18       23           0

【讨论】：

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@HarvIpan 谢谢你 :-) 。我只是好奇原因，这可能有助于我提高，签到。

【解决方案2】：

数据透视表 + 合并

几个步骤：旋转apples_df，然后与stores_df合并。

apples_pvt = apples_df.pivot_table(index='Store', columns='Color',
                                   values='Ripe', aggfunc='sum')

res = stores_df.merge(apples_pvt.add_suffix(' Ripe'), left_on='Stores', right_index=True)

print(res)

   Stores    City Green Ripe Red Ripe Yellow Ripe
0  Kroger  Dallas         17       20          14
1  United  Austin         18       23           0

【讨论】：

在这种情况下，如何将后缀“-Ripe”添加到列标题？所以他们会读“Red-Ripe”等……