在 Python 中的函数内执行 2 个数据帧答案

【问题标题】：Execute 2 dataframes inside a function in Python在 Python 中的函数内执行 2 个数据帧
【发布时间】：2021-05-17 20:46:06
【问题描述】：

我一直在编写一个脚本，其中在一个函数中使用了 2 个数据帧。 df1 和 df2。

到目前为止，我已经为单个数据帧使用了一个函数，但我不明白如何处理 2 个数据帧。

单独工作时（不使用任何函数）效果很好，但我不知道如何使用我们必须处理 2 个数据帧的函数。 df1 和 df2

数据框1

id_number  company_name        match_acc

IN2231D    AXN pvt Ltd
UK654IN    Aviva Intl Ltd
SL1432H    Ship Incorporations
LK0678G    Oppo Mobiles pvt ltd
NG5678J    Nokia Inc

Dataframe2

identity_no   Pincode   company_name

 IN2231        110030    AXN pvt Ltd
 UK654IN       897653    Aviva Intl Ltd
 SL1432        07658     Ship Incorporations
 LK0678G       120988    Oppo Mobiles Pvt Ltd

获取输出：

id_number          company_name  match_acc
  IN2231D           AXN pvt Ltd         92
  UK654IN        Aviva Intl Ltd        100
  SL1432H   Ship Incorporations         92
  LK0678G  Oppo Mobiles pvt ltd        100
  NG5678J             Nokia Inc         43

我一直在使用的代码：

df1 = pd.read_excel(open(r'input.xlsx', 'rb'), sheet_name='sheet1')
df2 = pd.read_excel(open(r'input.xlsx', 'rb'), sheet_name='sheet2')
from fuzzywuzzy import fuzz

希望在函数中使用以下脚本，例如。定义测试（x）：

cross = df1[['id_number']].merge(df2[['identity_no']], how='cross')
cross = cross.dropna(subset=['GST_No','GSTIN'])
cross['match'] = cross.apply(lambda x: fuzz.ratio(x.id_number, x.identity_no), axis=1)
df1['match_acc'] = df1.id_number.map(cross.groupby('id_number').match.max())

上面的脚本工作正常，但我不明白如何在函数中使用脚本，然后在数据帧上使用它。

需要建议。

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

我没有得到你想要的，但为什么不将两个数据帧交给函数呢？

import pandas as pd
def test(df1: pd.DataFrame, df2: pd.DataFrame):
    cross = df1[['id_number']].merge(df2[['identity_no']], how='cross')
    cross = cross.dropna(subset=['GST_No','GSTIN'])
    cross['match'] = cross.apply(lambda x: fuzz.ratio(x.id_number, x.identity_no), axis=1)
    df1['match_acc'] = df1.id_number.map(cross.groupby('id_number').match.max())

【讨论】：