Как заполнить столбец фрейма данных pandas, используя значение из другого столбца фрейма данных

ProgramBox

Как заполнить столбец фрейма данных pandas, используя значение из другого столбца фрейма данных

Post author:admin
Запись опубликована:27 декабря, 2022
Post category:Вопросы по программированию

#python #pandas #dataframe

#python #pandas #фрейм данных

Вопрос:

Во-первых, мы можем импортировать некоторые пакеты, которые могут быть полезны

 import pandas as pd
import datetime

Допустим, теперь у меня есть фрейм данных, в котором есть столбец даты, имени и возраста.

 df1 = pd.DataFrame({'date': ['10-04-2020', '04-07-2019', '12-05-2015' ], 'name': ['john', 'tim', 'sam'], 'age':[20, 22, 27]})

Теперь предположим, что у меня есть другой фрейм данных с несколькими случайными столбцами

 df2 = pd.DataFrame({'a': [1,2,3], 'b': [4,5,6]})

Вопрос:

Как я могу взять значение возраста df1 , отфильтрованное по дате (можно выбрать это значение) df2 , и заполнить этим значением целый новый столбец? В идеале этот метод должен быть обобщен для любого количества строк в фрейме данных.

Пробовал

Ниже приведено то, что я пробовал (на аналогичном примере), но по какой-то причине это, похоже, не работает (он просто показывает значения nan в большинстве записей столбца, за исключением нескольких, которые, кажется, заполняются случайным образом).

 y = datetime.datetime(2015, 5, 12)
df2['new'] = df1[(df1['date'] == y)].age

Ожидаемый результат

Поскольку я отфильтровал выше на основе возраста sams (дата соответствует строке с именем sams) Я бы хотел, чтобы новый столбец был добавлен в df2 с указанием его возраста, как и все записи (в данном случае 27 повторяется 3 раза).

 df2 = pd.DataFrame({'a': [1,2,3], 'b': [4,5,6], 'new': [27, 27, 27]})

1. пожалуйста, опубликуйте ожидаемый результат

2. Конечно, только что добавлено

3. что делать, если есть два sam , один с возрастом 27 , а другой с 25 ?

4. Ах, извините, я только что упомянул имя сэма, чтобы упростить задачу (похоже, у него сложные вещи). Не обращайте на это внимания, думайте об этом как о фильтрации по дате, которая всегда будет уникальной, а затем выбирайте возраст на основе этого. Поэтому в идеале, если я изменю указанную дату, он должен выбрать возрастной номер (из df1 ), а затем заполнить новый столбец (в df2 ) этим значением

Ответ №1:

Попробуйте:

 y = datetime.datetime(2015, 5, 12).strftime('%d-%m-%Y')
df2.loc[:, 'new'] = df1.loc[df1['date'] == y, "age"].item()

# Output
   a  b  new
0  1  4   27
1  2  5   27
2  3  6   27

1. Не уверен, работает ли это, похоже, выдает ошибку.

2. Это потому, что даты в df1 strings , тогда как y — это datetime64 объект. Повторите попытку с кодом в моем обновленном ответе.

3. Вы случайно не знаете, почему это работает, а мой оригинальный метод — нет? Например, если я изменил y на строку, а затем попытался использовать df2['new'] = df1[(df1['date'] == y)].age , что-то не так с этим?

4. Ваш date столбец не datetime имеет типа, скорее это просто string тип. Поэтому, когда вы сравниваете string с datetime объектом, вы получаете ошибку @nishcs. Но этот ответ выполняет только string string сравнение и, следовательно, он работает.

5. но, скажем, я превращаю свое datetime в строку, используя y = datetime.datetime(2015, 5, 12).strftime('%d-%m-%Y') then, является ли моя команда df2['new'] = df1[(df1['date'] == y)].age по-прежнему допустимым решением?

Ответ №2:

Вы хотели бы изменить формат y на Str и попробовать метод df.loc

 y = datetime.datetime(2015, 5, 12)

y=y.strftime('%d-%m-%Y')
df2['new']=int(df1.loc[df1['date']==y,'age'].values)
df2

Ответ №3:

Преобразовать date столбец df1 в datetime тип

 df1['date'] = pd.to_datetime(df1.date, format='%d-%m-%Y')

Отфильтруйте фрейм данных и получите возраст

 req_date = '2015-05-12'
age_for_date = df1.query('date == @req_date').age.iloc[0]

ПРИМЕЧАНИЕ: предполагается, что для каждой даты существует только один возраст (как объяснено OP в комментариях)

Создайте новый столбец

 df2 = df2.assign(new=age_for_date)

Вывод

    a  b  new
0  1  4   27
1  2  5   27
2  3  6   27

1. Является ли метод assign лучшим для создания новых столбцов по сравнению с приравниванием?

2. Хороший вопрос @nishcs. Я использую assign из-за его структурной простоты и гибкости при назначении нескольких столбцов с использованием словаря. С точки зрения эффективности по времени assign немного медленнее, поскольку он выполняет копирование после назначения. Для создания нескольких столбцов и удобства чтения я предпочитаю его простому назначению.