Python Pandas：DataFrame 作为查找 Table

Question

这是一个预处理的 DataFrame，列表示特定列的频率和成功值。例如：列 A 分别与 FREQ_A 和 SUCCESS_A 关联。

   A  B  Gold  FREQ_A  SUCCESS_A  FREQ_B  SUCCESS_B
0  1  B     0       1       0.00       1       0.00
1  2  A     1       1       0.01       1       0.01

我有另一个 DataFrame，如下所示：

   A  B
0  1  A
1  2  B

现在我想添加关联的频率和成功列（FREQ_* 和 SUCCESS_*、* : {A,B}），从预处理的 DataFrame 中查找值。一个重要的观察结果是，预处理后的 DataFrame 具有一组相同的（非 freq/success）列，但不是一组完整的键。（见行 2、A:3 和 B:C 不在预处理帧中）

例如：

dataframe 中第一行的值为 A = 1, B = A，因此：

FREQ_A 将采用 FREQ_A 的原始数据帧的值，其中 A == 1

和

FREQ_B 将采用 FREQ_B 的原始数据帧的值，其中 B == A

理想输出

   A  B  FREQ_A  SUCCESS_A  FREQ_B  SUCCESS_B
0  1  A       1       0.00       1       0.01
1  2  B       1       0.01       1       0.00

测试用例

Answer 1

df1 = pd.DataFrame({
 'A': [1, 2],
 'B': ['B', 'A'],
 'FREQ_A': [1, 1],
 'FREQ_B': [1, 1],
 'Gold': [0, 1],
 'SUCCESS_A': [0.0, 0.01],
 'SUCCESS_B': [0.0, 0.01]})

df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': ['A', 'B']})

result = (df2
          .merge(df1[['A', 'FREQ_A', 'SUCCESS_A']], on='A')
          .merge(df1[['B', 'FREQ_B', 'SUCCESS_B']], on='B'))
>>> result
   A  B  FREQ_A  SUCCESS_A  FREQ_B  SUCCESS_B
0  1  A       1       0.00       1       0.01
1  2  B       1       0.01       1       0.00

编辑

对于任意数据帧：

result = pd.concat(
    [df2, pd.concat([df2[[col]].merge(
                         df1[[col, 'FREQ_' + str(col), 'SUCCESS_' + str(col)]], 
                         on=col, how='left').iloc[:, 1:] 
                     for col in df2], axis=1)], 
    axis=1)

Python Pandas：DataFrame 作为查找 Table

Python Pandas: DataFrame as a Lookup Table

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