Hallo, ich versuche zwei Datensätze zusammenzuführen über:
df1=pd.dataframe({'company name':['a','b','c'], 'analyst 1 name':['tom','mike',np.nan], 'analyst 2 name':[np.nan,'alice',np.nan], 'analyst 3 name':['jane','steve','alex']}) df2=pd.dataframe({'company name':['a','b','c'], 'score 1':[3,5,np.nan], 'score 2':[np.nan,1,np.nan], 'score 3':[6,np.nan,11]}) df_desire=pd.dataframe({'company name':['a','a','b','b','b','c'], 'analyst':['tom','jane','mike','alice','steve','alex'], 'score':[3,6,5,1,np.nan,11]})
Grundsätzlich enthält df1 den Namen des Analysten und df2 die vom Analysten vergebene Punktzahl. Ich versuche, die beiden in df_desire zusammenzuführen. Die Methode zum Lesen der beiden Tabellen ist: Für Unternehmen a wird es von zwei Personen abgedeckt, nämlich Tom und Jane, die jeweils 3 und 6 zuweisen. Beachten Sie, dass Steve zwar Unternehmen B abdeckt, ich die Bewertung jedoch aus Gründen der Robustheit absichtlich als na angegeben habe.
Was ich getan habe ist:
pd.concat([df1.melt(id_vars='company name',value_vars=['analyst 1 name','analyst 2 name','analyst 3 name']),\ df2.melt(id_vars='company name',value_vars=['score 1','score 2','score 3'])],axis=1)
Ich suche nach einer eleganteren Lösung.
Versuchen Sie:
x = ( df1.set_index("company name") .stack(dropna=false) .reset_index(name="name") .drop(columns="company name") ) y = df2.set_index("company name").stack(dropna=false).reset_index(name="score") print( pd.concat([x, y], axis=1)[["company name", "name", "score"]] .dropna(subset=["name", "score"], how="all") .reset_index(drop=true) )
Drucken:
company name name score 0 A Tom 3.0 1 A Jane 6.0 2 B Mike 5.0 3 B Alice 1.0 4 B Steve NaN 5 C Alex 11.0
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonVon der Breite zur Länge verschmelzen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!