pandas两个dataframe join多条记录随机取一条|极客教程

pandas两个dataframe join多条记录随机取一条

在进行数据处理时，经常会碰到需要将两个dataframe进行join操作的情况。而有时候，两个dataframe之间存在多条记录匹配的情况，但我们只需要取其中一条作为结果。本文将详细介绍如何使用pandas库对两个dataframe进行join操作，并从多条匹配记录中随机选择一条记录。

准备工作

在进行实际操作之前，我们首先需要import pandas库，并创建两个示例dataframe用于演示。下面是创建示例dataframe的代码：

import pandas as pd

# 创建第一个示例dataframe
data1 = {'id': [1, 2, 3],
         'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie']}
df1 = pd.DataFrame(data1)

# 创建第二个示例dataframe
data2 = {'id': [1, 1, 2, 2, 3],
         'score': [90, 85, 88, 92, 87]}
df2 = pd.DataFrame(data2)

现在，我们已经创建了两个示例dataframe df1和df2。df1包含id和name两个字段，df2包含id和score两个字段，它们之间的共同字段是id。

数据合并

接下来，我们需要将这两个dataframe进行join操作。在pandas中，可以使用merge函数进行数据合并。我们可以通过指定join条件来实现不同类型的join，例如inner join、left join、right join等。下面是对df1和df2进行inner join的代码：

result = pd.merge(df1, df2, on='id', how='inner')
print(result)

运行以上代码后，可以看到df1和df2根据id字段进行了inner join，结果如下：

   id    name  score
0   1   Alice     90
1   1   Alice     85
2   2     Bob     88
3   2     Bob     92
4   3 Charlie     87

可以看到，由于id为1的记录在df2中有两条匹配记录，导致结果中出现了重复的name。接下来，我们将介绍如何从这些多条匹配记录中随机选择一条。

随机选择一条记录

为了从多条匹配记录中随机选择一条，我们可以使用pandas的sample函数。sample函数可以帮助我们从dataframe中随机选择指定数量的记录。下面是如何使用sample函数随机选择一条记录的代码：

import random

# 随机选择一条记录
result_random = result.groupby('id').apply(lambda x: x.sample(random_state=random.seed(), n=1))

print(result_random)

在上面的代码中，我们首先使用groupby函数将结果按id字段分组，然后对每组使用sample函数选择一条记录。由于sample函数需要传入一个random_state参数，我们通过使用random.seed()函数来设置种子，确保每次运行选择的结果是随机的。

运行以上代码后，我们可以看到从多条匹配记录中随机选择了一条，结果如下：

       id    name  score
id                      
1  0   1   Alice     90
2  2   2     Bob     88
3  4   3 Charlie     87

可以看到，对于id为1和2的记录，每个id只选择了一条随机记录，而对于id为3的记录，由于只有一条匹配记录，所以也就没有进行随机选择。

总结

在本文中，我们首先介绍了如何对两个dataframe进行join操作，在join过程中可能会出现多条匹配记录的情况。接着，我们使用pandas的sample函数从多条匹配记录中随机选择一条。这样，我们就能够方便地处理两个dataframe之间的多条匹配记录并选择其中一条作为结果。

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