加入多对一的数据框

Question

我有两个数据框，一个是关于用户的信息，另一个是关于我想要合并的物品交易的信息。

用户 df 有一个包含最后一个 Trans Ref 的列，项目也有一个 Trans Ref，但是由于每个用户购买很多东西，因此存在多对一关系。

假设我有用户 A, B, C 和 trans refs 123, 456, 789

然后我与参考进行了交易：

123-001, 123-002, 123-003, 124-004
456-001,
789-001, 789-002, 789-003

我可以从我的 trans refs 的末端切掉项目编号并将它们与用户匹配（多对一）

如何在 Pandas Dataframe 中完成此操作？

Answer 1

设置：

用户数据框

users_df = pd.DataFrame({'UserID':['A','B','C'],'Trans Ref':[123,456,789]})

   Trans Ref UserID
0        123      A
1        456      B
2        789      C

交易数据帧

trans_df = pd.DataFrame({'Tran Refs':[['123-001','123-002','123-002','123-004'],
                                      ['456-001'],['789-001','789-002','789-003']],
                         'Trans Description':['Transaction Info 123',
                                              'Transaction Info 456',
                                              'Transaction Info 789']})

                              Tran Refs     Trans Description
0  [123-001, 123-002, 123-002, 123-004]  Transaction Info 123
1                             [456-001]  Transaction Info 456
2           [789-001, 789-002, 789-003]  Transaction Info 789

重塑 trans_df 并与 users_df 多对一合并。

df_out = (trans_df.set_index('Trans Description')['Tran Refs']
        .apply(lambda x:pd.Series(x))
        .stack()
        .str.split('-').str[0]  #trim -00x from trans ref
        .astype(int)
        .reset_index(name='Trans Ref')
        .drop('level_1',axis=1)
        .merge(users_df, on='Trans Ref'))  #join to users_df on Trans Ref

输出：

      Trans Description  Trans Ref UserID
0  Transaction Info 123        123      A
1  Transaction Info 123        123      A
2  Transaction Info 123        123      A
3  Transaction Info 123        123      A
4  Transaction Info 456        456      B
5  Transaction Info 789        789      C
6  Transaction Info 789        789      C
7  Transaction Info 789        789      C

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Joining Dataframes Many to One

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