在熊猫中连接时拆分和列并与另一列合并

【问题标题】：Split and column and merge with another column while concatenating in pandas在熊猫中连接时拆分和列并与另一列合并
【发布时间】：2021-01-14 07:53:54
【问题描述】：

根据另一列的值在 pandas 中创建值的串联

我有 2 个数据框

df1

NAME    CODE
andy    a,d
roger   b
danny   d
cole

df2

CODE    MATERIAL
a       paper
b       plastic
b       metal
d       wood
e       glass

我想用材料列更新 df2 并在必要时连接

预期结果：

CODE    MATERIAL    NAME
a       paper       andy
b       plastic     roger
b       metal       roger
d       wood        andy, danny
e       glass

我该怎么办？

【问题讨论】：

标签： pandas concatenation

【解决方案1】：

可以先根据df1创建代码命名映射，然后使用映射在df2中创建需要的列：

# revert NAME to CODE mapping as CODE to NAME
code_2_name = df1.assign(CODE = lambda x: x.CODE.str.split(','))
                 .explode('CODE')
                 .groupby('CODE')
                 .agg(','.join)  
code_2_name
#            NAME
#CODE            
#a           andy
#b          roger
#d     andy,danny

# create the NAME column based on the code to name mapping
df2['NAME'] = df2.CODE.map(code_2_name.NAME)
df2
#  CODE MATERIAL        NAME
#0    a    paper        andy
#1    b  plastic       roger
#2    b    metal       roger
#3    d     wood  andy,danny
#4    e    glass         NaN

【讨论】：