Python Pandas多条件分配

Nofy 发表于 Dev

梦想

我有两个熊猫数据框。一个是来源，另一个是目的地。我想基于多个条件更新两个数据帧的值。源数据帧如下所示：

     Old_ID    New_ID   DATE      dt_insert
     FIRM345   FIRM21   21.11.19  11.11.19
     FIRM321   FIRM41   19.10.19  18.10.19

目标数据框如下所示

     Old_ID    New_ID   DATE     
     FIRM345   FIRM21   21.11.19
     FIRM321   FIRM41   19.10.19

我想知道是否有一种方法可以在不使用循环的情况下应用以下逻辑：

如果src.old_ID == dest.old_id AND src.new_id == dest.new_id AND src.date == dest.date

然后dest.dt_insert = src.date

ELSE将src行附加到目标数据帧

爱德华·伊利亚索夫

您可以使用以下方法解决您的问题：

具有多个键（Old_ID，New_ID，DATE）上的源数据帧的外部联接目标数据帧；
如果在两个数据框中都找到了观察的合并键，则用dt_insert列中的值替换列中的值DATE；

删除辅助列_merge。

import pandas as pd

src_data = [{'Old_ID': 'FIRM345', 'New_ID': 'FIRM21', 'DATE': '21.11.19', 'dt_insert': '11.11.19'},
            {'Old_ID': 'FIRM321', 'New_ID': 'FIRM41', 'DATE': '19.10.19', 'dt_insert': '18.10.19'},
            {'Old_ID': 'FIRM333', 'New_ID': 'FIRM31', 'DATE': '20.10.19', 'dt_insert': '20.10.19'}]

dest_data = [{'Old_ID': 'FIRM345', 'New_ID': 'FIRM21', 'DATE': '21.11.19'},
             {'Old_ID': 'FIRM321', 'New_ID': 'FIRM41', 'DATE': '19.10.19'}]

df_src = pd.DataFrame(src_data)
print(df_src)

#        DATE  New_ID   Old_ID dt_insert
# 0  21.11.19  FIRM21  FIRM345  11.11.19
# 1  19.10.19  FIRM41  FIRM321  18.10.19
# 2  20.10.19  FIRM31  FIRM333  20.10.19

df_dest = pd.DataFrame(dest_data)
print(df_dest)

#        DATE  New_ID   Old_ID
# 0  21.11.19  FIRM21  FIRM345
# 1  19.10.19  FIRM41  FIRM321

df_dest_new = pd.merge(left=df_dest, right=df_src, how='outer', 
                       on=['Old_ID', 'New_ID', 'DATE'], indicator=True)
df_dest_new['dt_insert'] = df_dest_new[['DATE', 'dt_insert', '_merge']].apply(lambda x: x[0] if x[2] == 'both' else x[1], axis=1)
df_dest_new = df_dest_new.drop(labels='_merge', axis=1)
print(df_dest_new)

#        DATE  New_ID   Old_ID dt_insert
# 0  21.11.19  FIRM21  FIRM345  21.11.19
# 1  19.10.19  FIRM41  FIRM321  19.10.19
# 2  20.10.19  FIRM31  FIRM333  20.10.19

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