Проблема с индексом при соединении двух наборов данных

Вопрос или проблема

# Загрузите CSV-файлы
df_semifinal = pd.read_csv('SemiFinal.csv')
df_l23 = pd.read_csv('L23.csv')

# 1. Группировка набора данных df_l23 по 'code', суммирование количеств и сохранение уникального значения 'measurement_unit'
df_l23_grouped = df_l23.groupby('code').agg({
    'quantity': 'sum',                   # Суммирует значения 'quantity'
    'measurement_unit': 'first'           # Сохраняет первое значение 'measurement_unit' (предполагая, что оно одинаково для одного и того же кода)
})

# 2. Фильтрация строк df_semifinal, где 'Tipo Voce' равно 'L2.3', а столбцы 'Quantità' или 'Unità di misura' равны NaN или "https://stackoverflow.com/"
mask = (df_semifinal['Tipo Voce'] == 'L2.3') & (
    df_semifinal['Quantità'].isna() | df_semifinal['Quantità'].eq("https://stackoverflow.com/") |
    df_semifinal['Unità di misura'].isna() | df_semifinal['Unità di misura'].eq("https://stackoverflow.com/")
)

# 3. Объединение набора данных df_semifinal с df_l23_grouped по 'Codice' из df_semifinal и 'code' из df_l23_grouped
df_merged = pd.merge(df_semifinal[mask], df_l23_grouped, left_on='Codice', right_on='code', how='left')

# 4. Замена отсутствующих значений или "https://stackoverflow.com/" в столбцах 'Quantità' и 'Unità di misura' данными из df_l23_grouped
df_semifinal.loc[mask, 'Quantità'] = df_merged['quantity']
df_semifinal.loc[mask, 'Unità di misura'] = df_merged['measurement_unit']

# 5. Удалите лишние столбцы, такие как 'code', если они не нужны
df_semifinal.drop(columns=['code'], inplace=True, errors="ignore")

# 6. Сохраните обновленный набор данных 
df_semifinal

Ответ или решение

Проблема, которую вы описали, связана с объединением двух наборов данных (dataframes) в языке программирования Python с использованием библиотеки pandas, и, в частности, с корректным управлением индексами во время этого процесса. Рассмотрим шаг за шагом подход к решению этой проблемы.

1. Анализ исходных данных

Вы имеете два набора данных: df_semifinal и df_l23. Основная задача состоит в том, чтобы скопировать значения из столбцов "quantity" и "measurement_unit" из df_l23 в df_semifinal, но только там, где код в столбце "Tipo Voce" равен "L2.3". При этом, если один и тот же код встречается несколько раз в df_l23, нужно суммировать их количество.

2. Подготовка к объединению данных

Согласно вашему коду, вы уже группируете данные df_l23 по столбцу "code", суммируя "quantity" и оставляя только первое значение "measurement_unit" для каждого уникального кода. Данный подход корректен, если предположить, что единица измерения для одного кода является одинаковой.

df_l23_grouped = df_l23.groupby('code').agg({
    'quantity': 'sum',
    'measurement_unit': 'first'
}).reset_index()

3. Фильтрация данных

Вы правильно фильтруете строки в df_semifinal, где тип записи равен "L2.3" и значения в столбцах "Quantità" и "Unità di misura" отсутствуют. Это гарантирует, что вы обновляете только нужные строки.

4. Объединение данных

Далее вы используете функцию pd.merge() для объединения двух датафреймов. Однако, важно убедиться, что в процессе объединения индексы не вызывают конфликтов, особенно когда значения кода могут встречаться несколько раз.

df_merged = pd.merge(df_semifinal[mask], df_l23_grouped, left_on='Codice', right_on='code', how='left')

5. Обновление значений

Затем вы корректно заменяете недостающие значения в df_semifinal на сводные данные из df_merged.

df_semifinal.loc[mask, 'Quantità'] = df_merged['quantity']
df_semifinal.loc[mask, 'Unità di misura'] = df_merged['measurement_unit']

6. Решение проблемы с индексом

Если вы столкнулись с проблемой индексов, скорее всего, это связано с тем, что после объединения df_merged может идентифицировать тот же код несколько раз, что, в свою очередь, приводит к дублированию индексов или несоответствующим данным. Чтобы решить эту проблему, можно попробовать следующие шаги:

• Убедитесь, что вы используете reset_index() после группировки и перед объединением:

  df_l23_grouped = df_l23.groupby('code').agg({
    'quantity': 'sum',
    'measurement_unit': 'first'
  }).reset_index()

• Убедитесь, что в итоговом объединенном наборе данных не остается дублирующих записей или NaN значений.

7. Дополнительные шаги

После выполнения всех вышеуказанных действий, проверьте, что значения в df_semifinal обновлены корректно. Если вы все еще наблюдаете проблемы:

• Используйте функцию drop_duplicates() на df_merged, чтобы устранить дублирующиеся строки.

• Убедитесь, что исходные данные корректны и не содержат неожиданных значений, что также может повлиять на результат объединения.

Заключение

Управление индексами при объединении наборов данных является критически важным аспектом работы с pandas. Следуя описанным выше шагам, вы сможете устранить проблему с индексами и корректно обновить значения в вашем датафрейме. Если возникнут дополнительные вопросы или проблемы, не стесняйтесь обращаться за помощью.