描述：我有两个数据帧foreign(有英文及其乌尔都语翻译的选项)和native，有German version of options，两个DFs的长度不相等native比foreign大得多，并带有完整的选项列表。我想使用idx列将它们合并，以便nativedf在foreign中搜索其idx中的每个条目；如果idx匹配，则其添加两个columns，即：option_eng和option_urdu，否则用NAN填充
I have two dataframs
foreign:
idx option_eng option_urdu
1.1.01-001 This is english of option1 urdu translation of option1
1.1.01-001 This is english of option2 urdu translation of option2
1.1.01-001 This is english of option3 urdu translation of option3
1.1.01-002 This is english of option1 urdu translation of option1
1.1.01-002 This is english of option2 urdu translation of option2
1.1.01-002 This is english of option3 Urdu translation of option3
1.1.01-003 This is english of option1 urdu translation of option1
1.1.01-003 This is english of option2 urdu translation of option2
1.1.01-004 This is english of option1 urdu translation of option1
1.1.01-004 This is english of option2 urdu translation of option2
Native:>> a unequal to df1
idx sort_code iscorrect count option_de
1.1.01-001 1 1 1 German tranlation option3
1.1.01-001 2 1 2 German tranlation option2
1.1.01-001 3 0 3 German tranlation option1
1.1.01-002 1 1 4 German tranlation option3
1.1.01-002 2 1 5 German tranlation option2
1.1.01-002 3 1 6 German tranlation option1
1.1.01-003 1 1 7 German tranlation option3
1.1.01-003 2 1 8 German tranlation option2
1.1.01-003 3 0 9 German tranlation option1
1.1.01-012 1 1 10 German tranlation option3
1.1.01-012 2 1 11 German tranlation option2
1.1.01-012 3 1 12 German tranlation option1
1.1.01-101 1 1 13 German tranlation option3
1.1.01-101 2 1 14 German tranlation option2
我想要的输出应该像
idx option_de option_eng option_urdu
1.1.01-001 German tranlation option3 This is english of option3 This is urdu of option3
1.1.01-001 German tranlation option2 This is english of option2 This is urdu of option2
1.1.01-001 German tranlation option1 This is english of option1 This is urdu of option1
1.1.01-002 German tranlation option3 This is english of option3 This is urdu of option3
1.1.01-002 German tranlation option2 This is english of option2 This is urdu of option2
1.1.01-002 German tranlation option1 This is english of option1 This is urdu of option1
1.1.01-003 German tranlation option3 This is english of option3 This is urdu of option3
1.1.01-003 German tranlation option2 This is english of option2 This is urdu of option2
1.1.01-003 German tranlation option1 This is english of option1 This is urdu of option1
1.1.01-012 German tranlation option3 na na
1.1.01-012 German tranlation option2 na na
1.1.01-012 German tranlation option1 na na
1.1.01-101 German tranlation option3 na na
1.1.01-101 German tranlation option2 na na
注意请注意，df2和德语选项的排序与选项3、2、1相反，在df1中，option_en和option_urdu的顺序相反，我想匹配它们。
我试过什么
我尝试过不同的选择。native.merge(foreign,how='left',left_on='idx',right_on='idx')
Merged总是给我两个df的idxs的重复行(就像每个idx 3次一样)我也尝试过pd.combine_first，但它改变了选项的顺序。
我用native['key']=native.groupby(["code"]).cumcount()试过了
复制源代码
Foreigndic={'idx': {0: '1.1.01-001', 1: '1.1.01-001', 2: '1.1.01-001', 3: '1.1.01-002', 4: '1.1.01-002', 5: '1.1.01-002', 6: '1.1.01-003', 7: '1.1.01-003', 8: '1.1.01-004', 9: '1.1.01-004'}, 'option_eng': {0: ' Stopping as a precaution at every crossroads', 1: ' Not insisting on your rights', 2: " Allowing for other people's mistakes", 3: ' Inattentiveness', 4: ' Driving too close behind the vehicle in front', 5: ' Unexpectedly heavy braking', 6: ' respond as soon as possible to probable changes in the road traffic situation', 7: ' attempt to identify the intentions of other road users, as soon as possible', 8: ' - of its braking characteristics', 9: ' - of its manoeuvrability'}, 'option_urdu': {0: 'احتیاط کے طور پر ہر دوراہے پر رکنا', 1: 'اپنے حقوق پر اصرار نہیں کرنا', 2: 'دوسرے لوگوں کی غلطیوں کی اجازت دینا', 3: 'غفلت', 4: 'اگلی گاڑی سے مناسب فاصلہ نہ رکھنا', 5: 'غیر متوقع طور پر اگلی گاڑی کا اچانک بریک لگا دینا', 6: 'سڑک پر موجود ٹریفک کی صورتحال میں ممکنہ تبدیلیوں کا جلد سے جلد جواب دینا', 7: 'جتنی جلدی ممکن ہو سڑک کے دوسرے صارفین کے ارادوں کی نشاندہی کرنے کی کوشش کریں', 8: ' اس کی بریک خصوصیات', 9: 'اس کے سسٹم کی جانکاری'}}
Nativedict={'code': {0: 1, 1: 2, 2: 3, 3: 1, 4: 2, 5: 3, 6: 1, 7: 2, 8: 3, 9: 1, 10: 2, 11: 3, 12: 1, 13: 2, 14: 3}, 'ans_id': {0: 1, 1: 2, 2: 3, 3: 4, 4: 5, 5: 6, 6: 7, 7: 8, 8: 9, 9: 10, 10: 11, 11: 12, 12: 13, 13: 14, 14: 15}, 'iscorrect': {0: 1, 1: 1, 2: 0, 3: 1, 4: 1, 5: 1, 6: 1, 7: 1, 8: 0, 9: 1, 10: 1, 11: 1, 12: 1, 13: 1, 14: 1}, 'ans_id_txt': {0: 1, 1: 2, 2: 3, 3: 4, 4: 5, 5: 6, 6: 7, 7: 8, 8: 9, 9: 10, 10: 11, 11: 12, 12: 13, 13: 14, 14: 15}, 'text': {0: 'Nicht auf dem eigenen Recht bestehen', 1: 'Mit Fehlern anderer rechnen', 2: 'Vorsorglich an jeder Kreuzung anhalten', 3: 'Unerwartet starkes Bremsen', 4: 'Unaufmerksamkeit', 5: 'Zu dichtes Auffahren', 6: 'Ich reagiere möglichst frühzeitig auf wahrscheinliche Veränderungen der Verkehrssituation', 7: 'Ich versuche, die Absichten anderer Verkehrsteilnehmer möglichst frühzeitig zu erkennen', 8: 'Ich beschränke die Verkehrsbeobachtung möglichst auf das direkt vor mir fahrende Fahrzeug', 9: 'Ich weiß möglicherweise zu wenig über die Besonderheiten in der Anordnung und der Funktion der Bedienelemente', 10: 'Ich weiß möglicherweise zu wenig über die Besonderheiten im Bremsverhalten', 11: 'Ich weiß möglicherweise zu wenig über die Besonderheiten im Lenkverhalten', 12: 'Der Vorausfahrende bremst unerwartet', 13: 'Der Vorausfahrende betätigt den Blinker vor dem Abbiegen zu spät', 14: 'Der Vorausfahrende hält unerwartet an, um nach dem Weg zu fragen'}, 'ques_id': {0: 1, 1: 1, 2: 1, 3: 2, 4: 2, 5: 2, 6: 3, 7: 3, 8: 3, 9: 4, 10: 4, 11: 4, 12: 5, 13: 5, 14: 5}, 'idx': {0: '1.1.01-001', 1: '1.1.01-001', 2: '1.1.01-001', 3: '1.1.01-002', 4: '1.1.01-002', 5: '1.1.01-002', 6: '1.1.01-003', 7: '1.1.01-003', 8: '1.1.01-003', 9: '1.1.01-004', 10: '1.1.01-004', 11: '1.1.01-004', 12: '1.1.01-101', 13: '1.1.01-101', 14: '1.1.01-101'}}
尝试通过添加一个order元素为每个idx组创建一个唯一的索引。然后在idx和order列上合并在一起。
import pandas as pd
foreign = pd.DataFrame({'idx': {0: '1.1.01-001', 1: '1.1.01-001',
2: '1.1.01-001', 3: '1.1.01-002',
4: '1.1.01-002', 5: '1.1.01-002',
6: '1.1.01-003', 7: '1.1.01-003',
8: '1.1.01-004', 9: '1.1.01-004'},
'option_eng': {
0: ' Stopping as a precaution at every crossroads',
1: ' Not insisting on your rights',
2: " Allowing for other people's mistakes",
3: ' Inattentiveness',
4: ' Driving too close behind the vehicle in front',
5: ' Unexpectedly heavy braking',
6: ' respond as soon as possible to probable changes in the road traffic situation',
7: ' attempt to identify the intentions of other road users, as soon as possible',
8: ' - of its braking characteristics',
9: ' - of its manoeuvrability'
},
'option_urdu': {
0: 'احتیاط کے طور پر ہر دوراہے پر رکنا',
1: 'اپنے حقوق پر اصرار نہیں کرنا',
2: 'دوسرے لوگوں کی غلطیوں کی اجازت دینا',
3: 'غفلت',
4: 'اگلی گاڑی سے مناسب فاصلہ نہ رکھنا',
5: 'غیر متوقع طور پر اگلی گاڑی کا اچانک بریک لگا دینا',
6: 'سڑک پر موجود ٹریفک کی صورتحال میں ممکنہ تبدیلیوں کا جلد سے جلد جواب دینا',
7: 'جتنی جلدی ممکن ہو سڑک کے دوسرے صارفین کے ارادوں کی نشاندہی کرنے کی کوشش کریں',
8: ' اس کی بریک خصوصیات',
9: 'اس کے سسٹم کی جانکاری'}
})
native = pd.DataFrame(
{'code': {0: 1, 1: 2, 2: 3, 3: 1, 4: 2, 5: 3, 6: 1, 7: 2,
8: 3, 9: 1, 10: 2, 11: 3, 12: 1, 13: 2, 14: 3},
'ans_id': {0: 1, 1: 2, 2: 3, 3: 4, 4: 5, 5: 6, 6: 7, 7: 8,
8: 9, 9: 10, 10: 11, 11: 12, 12: 13, 13: 14, 14: 15},
'iscorrect': {0: 1, 1: 1, 2: 0, 3: 1, 4: 1, 5: 1, 6: 1, 7: 1,
8: 0, 9: 1, 10: 1, 11: 1, 12: 1, 13: 1, 14: 1},
'ans_id_txt': {0: 1, 1: 2, 2: 3, 3: 4, 4: 5, 5: 6, 6: 7, 7: 8,
8: 9, 9: 10, 10: 11, 11: 12, 12: 13, 13: 14,
14: 15},
'text': {0: 'Nicht auf dem eigenen Recht bestehen',
1: 'Mit Fehlern anderer rechnen',
2: 'Vorsorglich an jeder Kreuzung anhalten',
3: 'Unerwartet starkes Bremsen',
4: 'Unaufmerksamkeit',
5: 'Zu dichtes Auffahren',
6: 'Ich reagiere möglichst frühzeitig auf '
'wahrscheinliche Veränderungen der Verkehrssituation',
7: 'Ich versuche, die Absichten anderer '
'Verkehrsteilnehmer möglichst frühzeitig zu erkennen',
8: 'Ich beschränke die Verkehrsbeobachtung '
'möglichst auf das direkt vor mir fahrende Fahrzeug',
9: 'Ich weiß möglicherweise zu wenig über die Besonderheiten '
'in der Anordnung und der Funktion der Bedienelemente',
10: 'Ich weiß möglicherweise zu wenig über '
'die Besonderheiten im Bremsverhalten',
11: 'Ich weiß möglicherweise zu wenig über '
'die Besonderheiten im Lenkverhalten',
12: 'Der Vorausfahrende bremst unerwartet',
13: 'Der Vorausfahrende betätigt den Blinker vor dem Abbiegen zu spät',
14: 'Der Vorausfahrende hält unerwartet an, um nach dem Weg zu fragen'},
'ques_id': {0: 1, 1: 1, 2: 1, 3: 2, 4: 2, 5: 2, 6: 3, 7: 3,
8: 3, 9: 4, 10: 4, 11: 4, 12: 5, 13: 5, 14: 5},
'idx': {0: '1.1.01-001', 1: '1.1.01-001', 2: '1.1.01-001',
3: '1.1.01-002', 4: '1.1.01-002', 5: '1.1.01-002',
6: '1.1.01-003', 7: '1.1.01-003', 8: '1.1.01-003',
9: '1.1.01-004', 10: '1.1.01-004', 11: '1.1.01-004',
12: '1.1.01-101', 13: '1.1.01-101', 14: '1.1.01-101'}}
)
# Grab Columns and add key for group order (level_1)
foreign = foreign[['idx', 'option_eng', 'option_urdu']].groupby('idx')
.apply(lambda x: x.reset_index(drop=True))
.drop(columns=['idx'])
.reset_index()
native = native[['idx', 'text']].groupby('idx')
.apply(lambda x: x.reset_index(drop=True))
.drop(columns=['idx'])
.reset_index()
# Merge Together on idx and level_1
merged = native.merge(foreign, on=['idx', 'level_1'], how='outer')
.drop(columns='level_1')
.fillna('na')
print(merged.to_string(index=False))
| idx | text | >option_eng | option_urdu |
|---|---|---|---|
| 1.1.01-001 | Nicht auf dem eigen-Recht bestehen | 在每个十字路口停车作为预防措施1746;پرکنا | |
| 1.1.01-001 | Mit Fehlern anderer rechnen | 不坚持您的权利 | پنے1581;|
| 1.1.01-001 | Vorsorglich an jeder Kreuzung anhalten | 允许他人犯错 | /tr>|
| 1.1.01-002 | Unerwartet starkes Bremsen | 意力不足غفلت | |
| 1.1.01-002 | |||
| 1.1.01-002 | Zu dichtes Auffahren | 意外急刹车 | یرمتوچانکبری|
| 1.1.01-003 | Ich reagieere möglichst frühzeitig auf wahrscheinliche Veränderungen der Verkehrssituation | 尽快对道路交通状况的可能变化做出回应3;ٹریفتب | |
| 1.1.01-003 | Ich versuche，die Absichten and rer Verkehrsteilnehmer möglichst frühzeitig zu erkennen | 试图确定其他道路使用者的意图，请尽快 | ج |
| 1.1.01-003 | Ich beschränke die Verkehrsbeobachtung möglichst auf das direkt vor mir fahrende Fahrzeug | na | |
| 1.1.01-004 | Ich weißmöglicherweise zu wenigüber die Besonderheiten in der Anordnung and der Funktion der Bedienneelemente | 制动特性||
| 1.1.01-004 | Ich weißmöglicherweise zu wenigüber die Besonderheiten im Bremsverhalten | -其机动性/td> | |
| 1.1.01-004 | Ich weißmöglicherweise zu wenigüber die Besonderheiten im Lenkverhalten | na | |
| 1.1.01-101 | Der Vorausfahrende bremst unrwartet | a||
| 1.1.01-101 | Der Vorausfahrende betätigt den Blinker vor dem Abbiegen zu spät | na | |
| 1.1.01-101 | Der Vorausfahrende hält unerwartet an，um nach dem Weg zu fragen | na |
假设不需要对表进行排序，那么以axis=1为参数的pd.concat()就可以了。
pd.concat([
native[['idx', 'option_de']],
foreign[['option_eng', 'option_urdu']]
], axis=1)
这对我很有效
native['key']=native.groupby(["code"]).cumcount()
native= native.sort_values(['key','code'],ascending=[True,False]).drop('key',1).reset_index()
native=native.rename(columns={'idx.1':'idx'})
mrg=pd.concat([native[['idx', 'text','iscorrect']],foreign[['option_eng', 'option_urdu']]], axis=1)