加入和重命名熊猫中的列

Question

以下是我的数据框：

df1:

pri  sec0  sec1  sec2
ACL  EMR   DFG   XHD
ABC  MKB   JKL   KLF
XYZ  LMN   SDF   GHY

df2:

name loc
ACL 12
EMR 23
DFG 431
XHD 48
ABC 55
MKB 699
JKL 70
KLF 82
XYZ 93
LMN 10
SDF 235
GHY 53

我正在尝试将 df1 的每个 pri,sec0,sec1... 列与 df2 的 name 列连接，并希望将 loc 列附加到 pri,sec0,sec1...的每个匹配元素...(分别为 pri_loc,sec0_loc...)

以下是所需的输出：

pri  pri_loc  sec0  sec0_loc  sec1  sec1_loc  sec2  sec2_loc
ACL  12       EMR   23        DFG   431       XHD   48
ABC  55       MKB   699       JKL   70        KLF   82
XYZ  93       LMN   10        SDF   235       GHY   53

我可以就如何实现这一目标获得建议吗？

Answer 1

您可以 join 新 DataFrame 创建 replace 所有值 Series 创建 set_index，然后添加 add_suffix 更改列名，最后添加 sort_index 排序列：

df=df1.join(df1.replace(df2.set_index('name')['loc']).add_suffix('_loc')).sort_index(axis=1)
print (df)
   pri  pri_loc sec0  sec0_loc sec1  sec1_loc sec2  sec2_loc
0  ACL       12  EMR        23  DFG       431  XHD        48
1  ABC       55  MKB       699  JKL        70  KLF        82
2  XYZ       93  LMN        10  SDF       235  GHY        53

详情：

print (df1.replace(df2.set_index('name')['loc']).add_suffix('_loc'))
   pri_loc  sec0_loc  sec1_loc  sec2_loc
0       12        23       431        48
1       55       699        70        82
2       93        10       235        53

编辑：

如果我在df1 中还有一列说ternary，并且我不想以df2 的名称加入它，但我想在输出中保留它

然后使用set_index第一个和最后一个reset_index：

df1 = df1.set_index('ternary')
df = (df1.join(df1.replace(df2.set_index('name')['loc']).add_suffix('_loc'))
         .sort_index(axis=1)
         .reset_index())
print (df)