本教程详细介绍了如何在Pandas DataFrames中，根据一个DataFrame中键的出现频率，将另一个DataFrame中对应键的值进行拆分和分配。通过结合使用merge、value_counts和元素级除法，我们能够高效地将源数据按比例映射到目标数据结构中，从而解决数据重构和分配的常见问题。
引言与问题描述
在数据处理和分析中，我们经常会遇到需要根据特定条件重新分配或拆分数据集中的数值的情况。一个常见的场景是，我们有两个Pandas DataFrame：一个包含重复的键（例如产品ID、用户ID等），另一个包含这些键的唯一实例及其关联的数值数据。我们的目标是创建一个新的DataFrame，其中第二个DataFrame中的数值被“拆分”并分配给第一个DataFrame中每个匹配的键，拆分的依据是该键在第一个DataFrame中出现的次数。
例如，假设我们有以下两个DataFrame：
DataFrame 1 (df1): 包含重复的ID
ABACAAC
DataFrame 2 (df2): 包含唯一ID及其关联的数值
A40010020B200800C600800
我们的目标是生成一个输出DataFrame，其中df2中Col1, Col2, Col3的值被其对应id在df1中出现的次数所除，然后合并到df1的结构中。
期望输出示例:
A100255B200800A100255C300400A100255A100255C300400
解决方案：基于频率的数值拆分与合并
解决此问题的核心思路是：
计算第一个DataFrame中每个键的出现频率。使用这些频率对第二个DataFrame中对应的数值进行标准化（即除以频率）。将标准化后的第二个DataFrame与第一个DataFrame进行合并。
我们将使用Pandas库中的value_counts()、div()和merge()等函数来实现这一目标。
1. 准备示例数据
首先，我们创建上述示例中的df1和df2：
import pandas as pdimport numpy as np# DataFrame 1data1 = {'id': ['A', 'B', 'A', 'C', 'A', 'A', 'C']}df1 = pd.DataFrame(data1)# DataFrame 2data2 = {'id': ['A', 'B', 'C'], 'Col1': [400, 200, 600], 'Col2': [100, np.nan, 800], 'Col3': [20, 800, np.nan]}df2 = pd.DataFrame(data2)print("DataFrame 1 (df1):")print(df1)print("nDataFrame 2 (df2):")print(df2)
2. 计算键的出现频率
我们需要知道df1中每个id出现的次数。这可以通过value_counts()方法轻松实现：
id_counts = df1['id'].value_counts()print("nID Counts from df1:")print(id_counts)# 输出示例:# A 4# C 2# B 1# Name: id, dtype: int64
id_counts现在是一个Series，其索引是id值，值是它们在df1中出现的次数。
3. 标准化 df2 中的数值
接下来，我们将df2中的Col1, Col2, Col3列的值除以对应的id在df1中出现的频率。为了正确对齐，我们需要将df2的id列设置为索引，然后进行除法操作。
# 将df2的id列设为索引，以便与id_counts对齐df2_indexed = df2.set_index('id')# 使用div()方法进行除法操作，axis=0表示按行（即按索引）进行除法# Pandas会自动根据索引匹配id_counts中的值进行除法df2_standardized = df2_indexed.div(id_counts, axis=0)print("nStandardized DataFrame 2 (df2_standardized):")print(df2_standardized)# 输出示例:# Col1 Col2 Col3# id # A 100.0 25.0 5.0# B 200.0 NaN 800.0# C 300.0 400.0 NaN
注意，Col2和Col3中的NaN值在除法后仍然保持为NaN，这是符合预期的行为。
4. 合并 DataFrames
现在，我们有了标准化后的df2_standardized，可以将其与原始的df1进行合并。为了保持df1的原始顺序和索引，我们可以在合并前先将df1的当前索引保存为一个临时列，合并后再恢复。
# 保存df1的原始索引，以便后续恢复df1_temp = df1.reset_index()# 使用merge进行左连接，on='id'表示根据id列进行匹配# df2_standardized的索引是id，会自动与df1_temp的id列匹配output_df = df1_temp.merge(df2_standardized, on='id', how='left')# 恢复df1的原始索引和顺序output_df = output_df.set_index('index').reindex(df1.index)print("nFinal Output DataFrame:")print(output_df)
完整代码示例:
将上述步骤整合到一起，得到最终的解决方案代码：
import pandas as pdimport numpy as np# 1. 准备示例数据data1 = {'id': ['A', 'B', 'A', 'C', 'A', 'A', 'C']}df1 = pd.DataFrame(data1)data2 = {'id': ['A', 'B', 'C'], 'Col1': [400, 200, 600], 'Col2': [100, np.nan, 800], 'Col3': [20, 800, np.nan]}df2 = pd.DataFrame(data2)# 2. 计算df1中id的出现频率id_counts = df1['id'].value_counts()# 3. 标准化df2中的数值：将df2的id列设为索引，然后除以频率# axis=0确保按行（即按id）进行除法df2_standardized = df2.set_index('id').div(id_counts, axis=0)# 4. 合并DataFrames并恢复原始索引# a. reset_index()保存df1的原始索引# b. merge()进行左连接，将标准化后的数据合并到df1的结构中# c. set_index()和reindex()恢复df1的原始索引和顺序out = (df1.reset_index() .merge(df2_standardized, on='id', how='left') .set_index('index').reindex(df1.index) )print(out)
输出结果:
id Col1 Col2 Col30 A 100.0 25.0 5.01 B 200.0 NaN 800.02 A 100.0 25.0 5.03 C 300.0 400.0 NaN4 A 100.0 25.0 5.05 A 100.0 25.0 5.06 C 300.0 400.0 NaN
注意事项与总结
索引管理: 在进行merge操作时，尤其当需要保持原始DataFrame的行顺序时，reset_index()和set_index().reindex()的组合非常有用。reset_index()将当前索引转换为一个普通列，merge完成后，set_index()将该列重新设为索引，而reindex(df1.index)则确保了最终DataFrame的行顺序与原始df1完全一致。数据类型: 除法操作通常会将整数类型转换为浮点数类型，以处理可能的小数结果。这是Pandas的默认行为，也是合理的。缺失值处理: 如果df2中存在NaN值，或者某个id在df1中出现但在df2中没有对应行，合并后将自然地产生NaN值。这通常是期望的行为，但如果需要，可以使用fillna()等方法进行后续处理。性能: 对于大型数据集，这种基于Pandas内置函数的操作通常比手动循环迭代更高效。value_counts()、div()和merge()都经过优化，能够处理大量数据。灵活性: 这种方法不仅限于简单的数值拆分，也可以扩展到更复杂的场景，例如根据不同权重进行分配，只需调整div()操作前的计算逻辑即可。
通过以上步骤，我们成功地解决了根据键匹配和频率拆分DataFrame数值的问题，提供了一个清晰、高效且易于理解的Pandas解决方案。
以上就是高效处理Pandas DataFrame中基于键匹配与频率的数据拆分的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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