如何将多个列映射到一个列

Question

第一个数据框：

姓名       年龄  性别
smith row   26    男
sam smith   30    男
susan storm 25    女

第二个数据框：

姓名         年龄  性别     昵称
smith row    26    男      smity
sam smith    30    男      sammy
susan storm  25    女      suanny

期望的输出：

姓名          年龄  性别
smith row     26    男
sam smith     30    男
susan storm   25    女
smity             男
sammy             男
suanny            女

如何动态地将一个数据框中的昵称映射到另一个数据框的性别列上，并按要求格式化输出？

kennytm · Answer

可以利用 Python 中的 concat 函数实现这个需求。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 第一个数据框的数据
data1 = {'name': ['smith row', 'sam smith', 'susan storm'],
         'age': [26, 30, 25],
         'sex': ['male', 'male', 'female']}
df1 = pd.DataFrame(data1)

# 第二个数据框的数据
data2 = {'name': ['smith row', 'sam smith', 'susan storm'],
         'age': [26, 30, 25],
         'sex': ['male', 'male', 'female'],
         'nick_name': ['smity m', 'sammy m', 'suanny f']}
df2 = pd.DataFrame(data2)

# 将 df1 与 df2 的 'nick_name' 列进行拼接
result = pd.concat([df1, df2['nick_name']], ignore_index=True)

# 输出结果
print(result)

waitingkuo · Answer

为了得到您期望的结果，需要对 df2 进行如下修改：

# 将 df2 的 'nick_name' 列内容复制到 'name' 列
df2['name'] = df2['nick_name']

# 提取 df2 中 'sex' 列的第一个字符作为性别缩写
df2['sex'] = df2['sex'].str[0]

# 删除 df2 中不需要的 'age' 和 'nick_name' 列
df2 = df2.drop(columns=['age', 'nick_name'])

# 将修改后的 df2 与 df1 拼接起来
df3 = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)

这样处理后，最终得到的数据框为：

姓名         年龄    性别
smith row    26     男
sam smith    30     男
susan storm  25     女
smity        NaN    m
sammy        NaN    m
suanny       NaN    f