本文介绍了如何使用 Pandas 处理两个 DataFrame，根据 df1 的 'code' 列，在 df1 的 'smth' 列中查找 df2 中 'rank' 最小的 'smth' 值，并将结果输出到一个新的 DataFrame 中。文章提供了详细的代码示例，并解释了关键步骤，帮助读者理解和应用 Pandas 进行数据处理和分析。
在数据分析任务中，经常会遇到需要根据多个 DataFrame 的信息进行筛选和聚合的情况。本文将介绍如何使用 Pandas 解决一个具体的问题：给定两个 DataFrame，df1 和 df2，目标是对于 df1 中每个 'code'，找到在 df1 的 'smth' 列中，对应于 df2 中 'rank' 最小的 'smth' 值，并将包含该 'smth' 值的 df1 行提取出来。
数据准备
首先，我们需要创建示例 DataFrame。以下代码创建了 df1 和 df2，模拟了实际数据场景。
import pandas as pd
data1 = {'smth': ['RB', 'Supp', 'DX RT', 'Fk', 'CZFO', 'Supp_t', 'RK', 'rec', 'commerc', 'Supp_t'],
'code': ['HC-1343958', 'HC-1343958', 'HC-1340305', 'HC-1340305', 'HC-1107001', 'HC-1107001', 'HC-1107001', 'HC-1135154', 'HC-1135154', 'HC-1135154'],
'product_name': ['ERXY3-400', 'ERXY3-400', 'BWH/S 100 Level PRO', 'BWH/S 100 Level PRO', 'GWH 12 Fonte', 'GWH 12 Fonte', 'GWH 12 Fonte', 'BEC/ETER-1500', 'BEC/ETER-1503', 'BEC/ETER-1505'],
'digit': [3, 2, 20, 1, 1, 17, 78, 246, 10, 23],
'changes': [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]}
data2 = {'smth': ['rec', 'Supp', 'Supp_t', 'RK', 'CZFO', 'RB'], 'rank': [2, 4, 6, 8, 9, 10]}
df1 = pd.DataFrame(data1)
df2 = pd.DataFrame(data2)
print("df1:")
print(df1)
print("\ndf2:")
print(df2)解决方案
为了解决这个问题，可以采用以下步骤：
- 创建映射关系: 将 df2 转换为一个字典，其中 'smth' 作为键，'rank' 作为值。
- 映射 'rank' 值: 使用 df1['smth'].map(m) 将 df1 的 'smth' 列映射为对应的 'rank' 值。
- 分组并找到最小值: 使用 groupby(df1['code']).idxmin() 根据 'code' 列进行分组，并找到每个组中 'rank' 值最小的索引。
- 布尔索引: 使用 df1.index.isin(idxmin) 创建一个布尔索引，用于选择 df1 中 'rank' 最小的行。
以下是完整的代码实现：
m = dict(df2.values) # 将 df2 转换为字典
idxmin = df1['smth'].map(m).groupby(df1['code']).idxmin() # 映射 rank 值并分组找到最小值索引
out = df1[df1.index.isin(idxmin)] # 使用布尔索引选择结果
print("\nResult DataFrame:")
print(out)这段代码首先将 df2 转换为一个字典 m，方便后续查找 'smth' 对应的 'rank' 值。然后，使用 df1['smth'].map(m) 将 df1 的 'smth' 列映射为对应的 'rank' 值。接着，使用 groupby(df1['code']).idxmin() 根据 'code' 列进行分组，并找到每个组中 'rank' 值最小的索引。最后，使用 df1.index.isin(idxmin) 创建一个布尔索引，用于选择 df1 中 'rank' 最小的行，并将结果存储在 out DataFrame 中。
代码解释
- m = dict(df2.values): 这行代码将 df2 转换为一个字典。df2.values 返回一个包含 DataFrame 值的 NumPy 数组，然后 dict() 函数将其转换为字典。例如，df2 转换为 {'rec': 2, 'Supp': 4, 'Supp_t': 6, 'RK': 8, 'CZFO': 9, 'RB': 10}。
- df1['smth'].map(m): 这行代码使用 map() 函数将 df1 的 'smth' 列中的每个值映射到字典 m 中对应的值。如果 'smth' 列中的值在字典 m 中不存在，则映射结果为 NaN。
- groupby(df1['code']).idxmin(): 这行代码首先使用 groupby(df1['code']) 根据 df1 的 'code' 列对 df1['smth'].map(m) 的结果进行分组。然后，对于每个分组，idxmin() 函数返回 'rank' 值最小的索引。
- df1[df1.index.isin(idxmin)]: 这行代码使用布尔索引来选择 df1 中 'rank' 最小的行。df1.index.isin(idxmin) 返回一个布尔数组，其中 True 表示 df1 的索引在 idxmin 中，False 表示不在。然后，将此布尔数组用作 df1 的索引，以选择对应的行。
总结
本文介绍了如何使用 Pandas 解决一个实际的数据处理问题，即根据一个 DataFrame 的信息，在另一个 DataFrame 中查找满足特定条件的行。通过使用 map()、groupby() 和布尔索引等 Pandas 功能，可以高效地完成这类任务。在实际应用中，可以根据具体需求调整代码，例如处理缺失值、添加其他筛选条件等。
