这是我对StackOverflow的第一个问题,所以如果我不清楚的话,请原谅。我通常在这里找到答案,但是这次我没有运气。也许我很稠密,但是我们走了。
我有两个 Pandas 数据框,格式如下
df1
+------------+-------------+
| References | Description |
+------------+-------------+
| 1,2 | Descr 1 |
| 3 | Descr 2 |
| 2,3,5 | Descr 3 |
+------------+-------------+
df2
+--------+--------------+
| Ref_ID | ShortRef |
+--------+--------------+
| 1 | Smith (2006) |
| 2 | Mike (2009) |
| 3 | John (2014) |
| 4 | Cole (2007) |
| 5 | Jill (2019) |
| 6 | Tom (2007) |
+--------+--------------+
基本上, df2 中的Ref_ID包含ID,这些ID构成 df1 中“引用”字段中包含的字符串。
我想做的是替换 df1 中“引用”字段中的值,如下所示:
+-------------------------------------+-------------+
| References | Description |
+-------------------------------------+-------------+
| Smith (2006); Mike (2009) | Descr 1 |
| John (2014) | Descr 2 |
| Mike (2009);John (2014);Jill (2019) | Descr 3 |
+-------------------------------------+-------------+
到目前为止,我不得不以1-1的关系处理列和ID,这很完美
Pandas - Replacing Values by Looking Up in an Another Dataframe
但是我无法解决这个略有不同的问题。我唯一想到的解决方案是重新循环一个for和if周期,以比较 df1 和 df2 的每个字符串并进行替换。
恐怕这会非常缓慢,因为2000个唯一的Ref_ID,我必须在几列中重复进行此操作,类似于“参考”。
有人愿意指出正确的方向吗?
提前谢谢了。
参考方案
让我们尝试一下:
df1 = pd.DataFrame({'Reference':['1,2','3','1,3,5'], 'Description':['Descr 1', 'Descr 2', 'Descr 3']})
df2 = pd.DataFrame({'Ref_ID':[1,2,3,4,5,6], 'ShortRef':['Smith (2006)',
'Mike (2009)',
'John (2014)',
'Cole (2007)',
'Jill (2019)',
'Tom (2007)']})
df1['Reference2'] = (df1['Reference'].str.split(',')
.explode()
.map(df2.assign(Ref_ID=df2.Ref_ID.astype(str))
.set_index('Ref_ID')['ShortRef'])
.groupby(level=0).agg(list))
输出:
Reference Description Reference2
0 1,2 Descr 1 [Smith (2006), Mike (2009)]
1 3 Descr 2 [John (2014)]
2 1,3,5 Descr 3 [Smith (2006), John (2014), Jill (2019)]
@Datanovice感谢您的更新。
df1['Reference2'] = (df1['Reference'].str.split(',')
.explode()
.map(df2.assign(Ref_ID=df2.Ref_ID.astype(str))
.set_index('Ref_ID')['ShortRef'])
.groupby(level=0).agg(';'.join))
输出:
Reference Description Reference2
0 1,2 Descr 1 Smith (2006);Mike (2009)
1 3 Descr 2 John (2014)
2 1,3,5 Descr 3 Smith (2006);John (2014);Jill (2019)
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