Pandas基于多个条件合并两个数据框

在数据科学领域，常见的操作是将两个数据框按照某些条件进行合并，以形成更有用的数据集。Pandas是一个处理数据的强大库，提供了许多方法来实现合并操作。在本文中，我们将介绍基于多个条件将两个Pandas数据帧合并的方法，以及如何解决在该过程中可能遇到的一些问题。

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多条件合并的基本方法

假设我们有两个数据框“df1”和“df2”，每个数据框都包含“key1”和“key2”列，我们希望将它们合并，并且只保留符合以下条件的行：

key1相等
key2在另一个数据框的“key2”列中出现

这可以通过以下代码来实现：

merged_df = pd.merge(df1, df2, on="key1")
merged_df = merged_df[merged_df['key2'].isin(df2['key2'])]

在这个例子中，我们首先使用“key1”作为主键将两个数据框合并，然后使用“isin”方法筛选出符合第二个条件的行。

基于多个条件合并的更高级方法

当然，在实际情况中，我们经常需要按照多个条件来合并数据框。下面是一个更复杂的例子，在此例中，我们将使用三个条件（“key1”，“key2”和“key3”）来合并两个数据框“df1”和“df2”：

merged_df = df1.merge(df2, on=["key1", "key2", "key3"], how="inner")

在这个例子中，我们使用“merge”方法并指定三个关键字以进行合并。我们还指定了一个“inner”方法，以确保只有在所有条件都满足的情况下才会合并两个数据框。注意，在这个例子中，我们维护了一个合并后数据框的引用“merged_df”。

除了使用“inner”方法，你还可以使用其他方法来指定合并后数据框中包含哪些值。例如，“left”方法会为每个左侧数据框中的行保留一个匹配项，而“right”方法会为每个右侧数据框中的行保留一个匹配项。最后，“outer”方法会在任何一侧的数据框中找到匹配项，并确保在合并后的数据框中保留所有行。

left_merged_df = df1.merge(df2, on=["key1", "key2", "key3"], how="left")
right_merged_df = df1.merge(df2, on=["key1", "key2", "key3"], how="right")
outer_merged_df = df1.merge(df2, on=["key1", "key2", "key3"], how="outer")

真实世界的例子

理解如何合并两个数据框有助于你在日常工作中更高效地进行数据分析。下面是一个实际场景例子：假设你在进行客户数据分析，其中一个数据框包含客户的一些基本信息（例如客户ID，性别和所在地），而另一个数据框包含客户购买的商品信息（例如购买日期，商品名称和价格）。使用多条件合并可以创建一个包含客户购买历史记录和基本信息的单个数据框，这极大地简化了后续分析的过程。

以下是实现上述场景的一些示例代码：

# 将两个数据框合并到一个数据框中
df_merged = df_customers.merge(df_purchases, on='customer_id')

# 筛选出所需的列
df_merged = df_merged[['customer_id', 'gender', 'location', 'purchase_date', 'product_name', 'price']]

# 按照“customer_id”和“purchase_date”进行排序
df_merged = df_merged.sort_values(by=['customer_id', 'purchase_date'])

# 根据“customer_id”聚合数据
df_grouped = df_merged.groupby('customer_id')

# 计算每个客户的平均购买价格和总购买次数
df_summary = pd.DataFrame({
    'avg_price': df_grouped['price'].mean(),
    'total_purchases': df_grouped.size()
}).reset_index()

# 将基本信息数据框和汇总数据框合并
df_final = df_customers.merge(df_summary, on='customer_id', how='left')

通过上述代码，你可以将两个数据框按照“customer_id”列进行合并，并通过筛选和排序操作来获取所需的数据。然后你可以使用“groupby”和其他agg方法来计算每个客户的汇总信息。最后，你可以将基本信息数据框和汇总数据框合并为一个单一的数据框，以便于后续的分析和可视化。