在不同列中匹配键的数据框左合并

Question

我必须合并两个 DataFrame，使用左连接 - 具体如下所示。

问题在于匹配键分布在3个列中。为了进一步增加难度，某些行(#4)将两次具有相同的匹配键！我建议使用 Melt，但它仅适用于右连接。

最佳方法是什么？

import pandas as pd

data1 = {'key1' : ['abc','aa','aa','sdf'],
         'key2' : ['aa','efg','aa', 'sdf'],
         'key3' : ['aa','aa','xyz', 'aa']
        }

data2 = {'key': ['abc','efg', 'xyz', 'sdf'], 
        'msg' : ['happy','mad','smile','great']}

df1= pd.DataFrame(data1)
df2= pd.DataFrame(data2)

- denpy

Answer 1

让我们尝试使用 stack 来重塑 df1，然后使用来自 df2 的相应 msg 将键映射，最后在 level=0 上进行 groupby 并使用 first 进行聚合：

df1['msg'] = df1.stack().map(df2.set_index('key')['msg']).groupby(level=0).first()

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  key1 key2 key3    msg
0  abc   aa   aa  happy
1   aa  efg   aa    mad
2   aa   aa  xyz  smile
3  sdf  sdf   aa  great

- Shubham Sharma

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运行完美！请问这种方法是否有任何限制？ - denpy

如果DF1有3个关键列，但也有非关键列，我该如何应用stack？@shubham-sharma - denpy

@denpy 非常好！我认为除了 df2 包含重复键时可能会有限制外，没有其他限制。但在这种情况下，您可以使用 drop_duplicates，这将正常工作。 - Shubham Sharma

如果数据框包含非键列，您可以在使用“stack”之前使用“df1.filter(like='key')”来过滤所需的“key”列。 - Shubham Sharma

@denpy 祝你编码愉快 :) - Shubham Sharma

Answer 2

这样怎么样？您可以重新创建一个临时数据框，其中所有键都在同一列上，进行连接，然后删除任何重复项（并重新合并到第一个数据框）：

df1.reset_index(drop=True, inplace=True)

df3 = pd.DataFrame(
  df1[["index", "key1"]].values.tolist()
  + df1[["index", "key2"]].values.tolist()
  + df1[["index", "key3"]].values.tolist(),
  columns=['index', 'key'])
df4 = df3.merge(df2, on="key", how="left")
df4.sort_values('index', inplace=True)
df4.drop_duplicates('index', keep='first')

df = df1.merge(df4[['index', 'msg']], on="index", how='left')

- tgrandje