熊猫合并不是平等的
熊猫合并不是平等的
提问于 2020-06-03 11:41:13
df1：
Con1 Con2 Con3
p s 100
q t 200
p t 300
q s 400df2：
Ton1 Ton2 Ton3
p s 150
p t 110
p s 108
q t 409
q s 410
q t 406产出应是：
Con1 Con2 Con3 Ton1 Ton2 Ton3
p s 100 p s 108
q t 200 Nan Nan Nan
p t 300 Nan Nan Nan
q s 400 Nan Nan Nan合并应该基于逻辑，Ton3应该比Con3高6-10%。
逻辑：(Ton3 => (6%*Con3) +Con3) & (Ton3 =< (10%*Con3) +Con3)
pd.merge(df1,df2,left_on=['Con1','Con2']+logic, right_on=['Ton1','Ton2']+logic, how='left')回答 1
Stack Overflow用户
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发布于 2020-06-03 12:02:42
DataFrame产生
df1 = pd.DataFrame({'Con1':['p','q','p','q'], 'Con2':['s','t','t','s'], 'Con3':[100,200,300,400]})
df2 = pd.DataFrame({'Ton1':['p','p','p','q','q','q'], 'Ton2':['s','t','s','t','s','t'], 'Ton3':[150,110,108,409,410,406]})合并数据格式并应用给定的条件：
df = pd.merge(df1,df2,how='left',left_on=['Con1','Con2'], right_on=['Ton1','Ton2'])
df = df[(df['Ton3']>=((0.06*df['Con3']) +df['Con3'])) & (df['Ton3']<=((0.1*df['Con3']) +df['Con3']))]
print(df)我认为这应该是最后的输出格式。还请注意，对于特定对Con1和Con2在df1中，在df2中可能有多对Ton1和ton2E 211。
如果您也必须使用NaN获取行，请在运行上块之后运行以下代码块
df = pd.merge(df1,df,how='left',left_on=['Con1','Con2','Con3'], right_on=['Con1','Con2','Con3'])
print(df)页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/62171977
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