Объединение двух столбцов из двух фреймов данных; одинаковые индексы, но разная длина

Обратите внимание, я начинающий программист и начинающий пользователь python/pandas. Я ученый-бихевиорист и учусь использовать панд для обработки и организации своих данных. В результате некоторые из этих вопросов могут показаться совершенно очевидными и не достойными обсуждения на форуме. Пожалуйста, проявите терпимость! Для меня это дни работы, и я действительно потратил часы, пытаясь найти ответ на этот вопрос. Заранее благодарю за любую помощь.

Мои данные выглядят так. «Настоящие» данные субъекта и получателя всегда представляют собой 5-значные числа, а данные «поведения» всегда представляют собой буквенные коды. Моя проблема в том, что я также использую этот формат для специальных строк, обозначенных маркерами, такими как «дата» или «s» в столбце «Актер». Эти маркеры указывают, что столбец «Поведение» содержит этот особый тип данных, а не фактические данные о поведении. Итак, я хочу заменить маркеры в столбце «Актер» значениями NaN и получить специальные данные из столбца «Поведение», чтобы поместить их в другой столбец (в этом примере — пустой столбец «Активность»).

    follow    Activity    Actor    Behavior    Recipient1
0   1         NaN         date     2.1.3.2012  NaN
1   1         NaN         s        ss.hx       NaN
2   1         NaN         50505    vo          51608
3   1         NaN         51608    vr          50505
4   1         NaN         s        ss.he       NaN

До сих пор я написал некоторый код в pandas, чтобы выделить строки «s» в новый фрейм данных:

def get_act_line(group):
    return group.ix[(group.Actor == 's')]

result = trimdata.groupby('follow').apply(get_act_line)

Я скопировал столбец «Поведение» в этом фрейме данных в столбец «Активность» и заменил значения «Актер» и «Поведение» на NaN:

result.Activity = result.Behavior
result.Behavior = np.nan
result.Actor = np.nan
result.head()

Итак, мой новый кадр данных выглядит так:

follow         follow    Activity    Actor    Behavior    Recipient1
1        2     1         ss.hx       NaN      NaN         NaN
         34    1         hf.xa       NaN      NaN         f.53702
         74    1         hf.fe       NaN      NaN         NaN
10       1287  10        ss.hf       NaN      NaN         db
         1335  10        fe          NaN      NaN         db

Теперь я хотел бы объединить этот кадр данных с оригиналом, заменив все значения в этих выбранных строках, но сохранив значения для других строк в исходном кадре данных.

Это может показаться простым вопросом с очевидным решением, или, возможно, я с самого начала все сделал неправильно!

Я проработал книгу Уэса МакКинни, я прочитал документацию по различным типам слияний, сопоставлений, соединений, преобразований, конкатенаций и т. д. Я просмотрел форумы и не нашел ответа, который помог бы мне понять это. Ваша помощь будет очень признательна.


python pandas merge dataframe
person M.A.Kline    schedule 23.09.2013    source источник

Ответы (1)


arrow_upward
2
arrow_downward

Один из способов сделать это (хотя могут быть более оптимальные или элегантные способы):

mask = (df['Actor']=='s')
df['Activity'] = df[mask]['Behavior']
df.ix[mask, 'Behavior'] = np.nan

где df эквивалентен вашему кадру данных результатов. Это должно вернуться (мои порядки столбцов немного отличаются):

  Activity  Actor             Behavior  Recipient1  follow
0      NaN   date  2013-04-01 00:00:00          NaN       1
1    ss.hx    NaN                ss.hx          NaN       1
2      NaN  50505                   vo        51608       1
3      NaN  51608                   vr        50505       1
4    ss.he    NaN                ss.hx          NaN       1

Использованная литература:

  • Объяснение df.ix из другого сообщения STO.
person mlimb    schedule 24.09.2013