根据多个条件提取行。包含数据示例

Question

我正在尝试根据条件从 dataframe1 到 dataframe2 提取行，但我很挣扎，有人可以帮助我吗？那就太棒了。数据框1：df1 = pd.DataFrame([[1001, 'democrat',0.23],[1001, 'republican',0.7],[1001, 'others',0.07],[1003, 'democrat',0.33],[1003, 'republican',0.44],[1003, 'others',0.23]], columns=['Fips_code', 'Partisan', 'Vote_Pct'])数据框2：df2 = pd.DataFrame([[1001],[1003], [1005]], columns=['Fips_code'])我想根据 fips 代码条件将三列添加到 dataframe2 中，如下所示 ('democrat_vote_pct','republican_vote_pct','others_vote_pct')。期望出：df2 = pd.DataFrame([[1001,0.23,0.7,0.07],[1003,0.33,0.44,0.23], [1005, NA, NA, NA]], columns=['Fips_code','democrat_vote_pct','republican_vote_pct','others_vote_pct'])请帮我..

Answer 1

你可以尝试这样的事情：

_df2 = df1.pivot_table(values='Vote_Pct', index='Fips_code', columns='Partisan')

进而：

result = df2.merge(_df2, on='Fips_code', how='left')

这给了你你想要的：

   Fips_code  democrat  others  republican

0       1001      0.23    0.07        0.70

1       1003      0.33    0.23        0.44

2       1005       NaN     NaN         NaN

如果您希望列具有不同的名称，只需给它一个.rename()

new_cols = {'democrat': 'democrat_pct_votes',

            'others': 'others_pct_votes',

            'republican': 'republican_pct_votes'}

df2.rename(new_cols, axis=1, inplace=True)