如果满足 2 个条件，则将一行 df2 附加到现有的 df 1

Question

所以我有以下两个数据集：

df1:

index	datetime	team	other conditions
1	2013-4-1	team a	73.3
2	2013-4-1	team b	34.5
3	2014-3-12	team c	57.2

df2:

index	datetime	home	away	other conditions
1	2013-4-1	team a	team c	73.3
2	2013-4-1	team d	team e	73.3
3	2014-3-12	team f	team a	348.2

现在我需要按以下方式合并这两个：

对于 df1，找到 df2 中 df1['datetime']==df2['datetime'] 的行 AND df1['team']== df2['home'] 或 df2['away']

然后将 df1 中的行附加到 df 2 中的匹配行

df2 比 df1 大，所以如果所有行都匹配，应该有一个视图剩余的空行，这不是问题。

非常感谢您提供任何有用的提示，否则我必须手动找到超过 4000 行的匹配提示

Answer 1

无需查看更多数据，这将为您提供所需的结果

data = {
        'datetime' : ['2013-4-1', '2013-4-1', '2014-3-12', '2014-4-12'],
        'team' : ['team a', 'team b', 'team c', 'team b'],
        'other conditions' : [73.3, 34.5, 57.2, 384.3]
       }

data2 = {
        'datetime' : ['2013-4-1', '2013-4-1', '2014-3-12', '2014-4-12'],
        'home' : ['team a', 'team d', 'team f', 'team g'],
        'away' : ['team c', 'team e', 'team a', 'team b'],
        'other conditions' : [73.3, 34.5, 57.2, 38.3]
       }


df1 = pd.DataFrame(data)
df2 = pd.DataFrame(data2)

df3 = df2.merge(df1, how='left', on = 'datetime', suffixes = ('','_y'))
comp_column = np.where((df3['team'] == df3['home']) | (df3['team'] == df3['away']), True, False)
df3['check'] = comp_column
df3 = df3.loc[df3['check'] == True]
df3.drop((['other conditions_y', 'check']), axis = 1, inplace = True)
df3

这将在日期时间将您的 df1 和 df2 连接在一起，这可能会造成一些错误的连接，但如果您只是在寻找团队在主场还是外场的位置，底部的 np.where 将解决此问题给你。

Answer 2

df1['home']=df1['team']
df1['away']=df1['team']

dfhome = df1.merge(df2, on=['datex', 'home'], how='inner')
dfaway = df1.merge(df2, on=['datex', 'away'], how='inner')

然后将 dfhome 和 dfaway 放在一起。

如果满足 2 个条件，则将一行 df2 附加到现有的 df 1

Append a row of df2 to existing df 1 if 2 conditions apply

pandas

dataframe

datetime

merge

append