本文介绍了如何使用 Pandas 的 pivot 和 fillna 方法，结合 map 函数，将两个数据帧合并并填充缺失值。主要解决的问题是，当一个数据帧中缺少特定 ID 的某些状态值时，如何从另一个数据帧中获取这些缺失值并进行填充，最终生成一个包含完整信息的数据帧。
问题描述
假设我们有两个数据帧 table1 和 table2。table1 包含 id、time 和 status 列，记录了不同 ID 在不同时间的连接和断开状态。table2 包含 id 和 time 列，记录了某些 ID 的时间信息。我们的目标是将 table1 转换为一个透视表，其中 id 作为索引，status 作为列，time 作为值。如果某个 ID 缺少断开连接 (disconn) 的时间值，则从 table2 中获取相应 ID 的时间值进行填充。
解决方案
以下是使用 Pandas 实现该目标的步骤：
数据准备
首先，我们需要创建示例数据帧：
import pandas as pdtable1 = pd.DataFrame({ 'id': [1, 1, 2, 2, 3], 'time': ['10:00', '10:01', '10:02', '10:03', '10:04'], 'status': ['conn', 'disconn', 'conn', 'disconn', 'conn']})table2 = pd.DataFrame({ 'id': [3], 'time': ['10:05']})
数据透视
使用 pivot 函数将 table1 转换为透视表：
out = (table1.pivot(index='id', columns='status', values='time') .reset_index().rename_axis(columns=None) )
这段代码首先使用 pivot 函数将 table1 以 id 为索引，status 为列，time 为值进行透视。然后，使用 reset_index() 将索引重置为列，并使用 rename_axis(columns=None) 移除列名的轴标签。
填充缺失值
使用 fillna 和 map 函数填充 disconn 列中的缺失值：
out['disconn'] = out['disconn'].fillna(out['id'].map(table2.set_index('id')['time']))
这段代码使用 fillna 函数填充 out 数据帧中 disconn 列的缺失值。fillna 函数的参数是一个 Series，该 Series 由 out[‘id’].map(table2.set_index(‘id’)[‘time’]) 生成。table2.set_index(‘id’)[‘time’] 将 table2 的 id 列设置为索引，并选择 time 列，生成一个 Series。然后，out[‘id’].map() 将 out 数据帧的 id 列映射到该 Series，从而为每个 ID 找到对应的 time 值。如果 table2 中没有某个 ID 的 time 值，则映射结果为 NaN。
替代方案
以下是填充缺失值的替代方案：
m = out['disconn'].isna()out.loc[m, 'disconn'] = out.loc[m, 'id'].map(table2.set_index('id')['time'])
这段代码首先创建一个布尔 Series m，指示 disconn 列中哪些值为 NaN。然后，使用 out.loc[m, ‘disconn’] 选择 disconn 列中值为 NaN 的行，并使用 out.loc[m, ‘id’].map() 将这些行的 id 列映射到 table2 的 time 列，从而填充缺失值。
处理重复的 ID/状态组合
如果 table1 中存在重复的 id/status 组合，则需要使用 groupby 和 cumcount 函数来处理：
out = (table1.assign(n=lambda d: d.groupby(['id', 'status']).cumcount()) .pivot(index=['id', 'n'], columns='status', values='time') .reset_index().rename_axis(columns=None) )
这段代码首先使用 assign 函数创建一个新的列 n，该列的值是每个 id/status 组合的累积计数。然后，使用 pivot 函数将 table1 以 id 和 n 为索引，status 为列，time 为值进行透视。
完整代码示例
import pandas as pdtable1 = pd.DataFrame({ 'id': [1, 1, 2, 2, 3], 'time': ['10:00', '10:01', '10:02', '10:03', '10:04'], 'status': ['conn', 'disconn', 'conn', 'disconn', 'conn']})table2 = pd.DataFrame({ 'id': [3], 'time': ['10:05']})out = (table1.pivot(index='id', columns='status', values='time') .reset_index().rename_axis(columns=None) )out['disconn'] = out['disconn'].fillna(out['id'].map(table2.set_index('id')['time']))print(out)
注意事项
确保 table2 中包含所有需要在 table1 中填充的 ID。如果 table2 中存在重复的 ID，则 map 函数将返回第一个匹配的值。在处理重复的 id/status 组合时，需要使用 groupby 和 cumcount 函数来创建唯一的索引。
总结
本文介绍了如何使用 Pandas 的 pivot 和 fillna 方法，结合 map 函数，将两个数据帧合并并填充缺失值。这种方法可以有效地处理数据缺失问题，并生成包含完整信息的数据帧。通过掌握这些技巧，可以更加高效地进行数据处理和分析。
以上就是使用 Pandas Pivot 和 Fillna 合并数据帧以填充缺失值的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 chuangxiangniao@163.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。
发布者：程序猿，转转请注明出处：https://www.chuangxiangniao.com/p/1375953.html
微信扫一扫 
支付宝扫一扫 
