给定两个文件，
sentences_detailed.csv包含3列(ID、LANG和TEXT)links.csv包含 2 列(ID1和ID2)，ID*链接到ID列sentences_detailed.csv
sentences_detailed.csv样本：
ID LANG TEXT
123 eng I want you to meet my parents.
456 eng I'm on your side.
789 eng I did not want to alarm you.
567 kor 부모님을 만나길 원해.
2352 jpn 私はあなたの側にいます。
和links.csv样本：
ID1 ID2
123 567
2352 456
如何创建新的数据帧，以便使用links.csv中的 ID 对从sentences_detailed.csv获取相应的LANG和TEXT列？
所需的输出数据帧应如下所示：
ID1 ID2 LANG1 LANG2 TEXT1 TEXT2
123 567 eng kor I want you to meet my parents. 부모님을 만나길 원해.
2352 456 jpn eng 私はあなたの側にいます。I'm on your side.
我试过这个：
sent_details_csv = """ID LANG TEXT
123 eng I want you to meet my parents.
456 eng I'm on your side.
789 eng I did not want to alarm you.
567 kor 부모님을 만나길 원해.
2352 jpn 私はあなたの側にいます。"""
links_csv = """ID1 ID2
123 567
2352 456
"""
from io import StringIO
sent_details = pd.read_csv(StringIO(sent_details_csv), sep='t')
links = pd.read_csv(StringIO(links_csv), sep='t')
for idx, row in links.iterrows():
src_idx, trg_idx = row['ID1'], row['ID2']
try:
src = sent_details[sent_details['ID'] == src_idx][['TEXT', 'LANG']].iloc[0]
trg = sent_details[sent_details['ID'] == trg_idx][['TEXT', 'LANG']].iloc[0]
except:
continue
print('t'.join(map(str, [src_idx, trg_idx, src['LANG'], trg['LANG'], src['TEXT'], trg['TEXT']])))
上面的代码适用于小型数据集，但实际sentences_detailed.csv为 6,000,000+ 行，links.csv为 ~13,000,000 行。
尝试过滤掉给定每个links行的源和目标 idxsent_details变得代价高昂。
必须有一个更好的更"熊猫"的方式来做到这一点。
完整的数据集已打开 https://www.kaggle.com/alvations/how-to-get-parallel-sentences-from-tatoeba
来自Dark，Zero和COLDSPEED的答案很好，但是当sentences_detailed.csv和链接中有重复时.csv它们会抛出一些错误。
一种快速的方法是通过划分和合并，即
one = df[df['ID'].isin(links['ID1'])].copy()
two = df[df['ID'].isin(links['ID2'])].copy()
two['NEW_ID'] = two['ID'].map(links.set_index('ID2')['ID1'])
one.merge(two,left_on='ID',right_on='NEW_ID',suffixes=('1', '2'))
ID1 LANG1 TEXT1 ID2 LANG2 TEXT2 NEW_ID
0 123 eng I want you to meet my parents. 567 kor 부모님을 만나길 원해. 123
1 2352 jpn 私はあなたの側にいます。 456 eng I'm on your side. 2352
由于存在重复的 ID，映射不起作用，因此您可以使用双重合并，即
one.merge(two.merge(links,left_on='ID',right_on='ID2'),left_on='ID',right_on='ID1',suffixes=('1', '2')))
ID1 LANG1 TEXT1 ID2 LANG2 TEXT2
0 123 eng I want you to meet my parents. 567 kor 부모님을 만나길 원해.
1 2352 jpn 私はあなたの側にいます。 456 eng I'm on your side.
ID1 ID2
0 123 567
1 2352 456
根据实际数据，您可以简单地交叉合并相同的数据帧，因为您具有相同的列名，即
sec = sent_details.merge(links)
sec.merge(sec, left_on=['Sentence id','Translation id'],right_on=['Translation id','Sentence id'], suffixes=(1,2))
选项 1]使用merge和concat
In [328]: pd.concat([df2[['ID'+x]].merge(df1.add_suffix(x)) for x in ['1', '2']], axis=1)
Out[328]:
ID1 LANG1 TEXT1 ID2 LANG2 TEXT2
0 123 eng I want you to meet my parents. 567 kor 부모님을 만나길 원해.
1 2352 jpn 私はあなたの側にいます。 456 eng I'm on your side.
选项 2]
一种方法是将map与set_index一起使用
In [307]: df11 = df1.set_index('ID')
In [308]: for c in ['LANG', 'TEXT']:
...: for x in ['1', '2']:
...: df2[c + x] = df2['ID' + x].map(df11[c])
...:
In [309]: df2
Out[309]:
ID1 ID2 LANG1 LANG2 TEXT1 TEXT2
0 123 567 eng kor I want you to meet my parents. 부모님을 만나길 원해.
1 2352 456 jpn eng 私はあなたの側にいます。 I'm on your side.
详
In [303]: df1
Out[303]:
ID LANG TEXT
0 123 eng I want you to meet my parents.
1 456 eng I'm on your side.
2 789 eng I did not want to alarm you.
3 567 kor 부모님을 만나길 원해.
4 2352 jpn 私はあなたの側にいます。
In [304]: df2
Out[304]:
ID1 ID2
0 123 567
1 2352 456
您可以使用links中的ID*列作为sent_details列的索引器，使用loc-
df1 = df1.set_index('ID')
i = df1.loc[df2.ID1].reset_index().add_suffix('_1')
j = df1.loc[df2.ID2].reset_index().add_suffix('_2')
pd.concat([i, j], 1)
ID_1 LANG_1 TEXT_1 ID_2 LANG_2 TEXT_2
0 123 eng I want you to meet my parents. 567 kor 부모님을 만나길 원해.
1 2352 jpn 私はあなたの側にいます。 456 eng I'm on your side.
哪里-
df1 = sent_details
和
df2 = links
如果您希望根据自己的要求对结果进行排序，请使用sort_index-
v = pd.concat([i, j], 1)
v.reindex(columns=sorted(v.columns, key=lambda x: x.split('_')[0]))
ID_1 ID_2 LANG_1 LANG_2 TEXT_1 TEXT_2
0 123 567 eng kor I want you to meet my parents. 부모님을 만나길 원해.
1 2352 456 jpn eng 私はあなたの側にいます。 I'm on your side.