Вопрос или проблема
Я довольно новичок в Python и Pandas и испытываю трудности с объединением неупорядоченного датафрейма из Excel с картой. Я пытался найти решения в Интернете, но безуспешно.
Мой первый df_1 выглядит следующим образом:
| Название продукта | Val_1 | Val_2 | Val_3 | Val_4 |
|---|---|---|---|---|
| Prod_1 | Уровень 1 | Высокий | Да | |
| Prod_1 | Низкий | Нет | Уровень 2 | |
| Prod_2 | Ab | Стандарт | Нет | |
| Prod_2 | Bc | Не стандарт | ||
| Prod_2 | Не стандарт | Да | Bc | |
| Prod_3 | Высокий | Стандарт | ||
| Prod_3 | a | Сложный | Низкий |
Как вы можете видеть, информация в столбцах Val_1 – Val_4 вставлена в случайном порядке. То, чего бы я хотел достичь, это привести все Vals в тот же порядок, что и в df_mapping, чтобы я мог объединить эти датафреймы, используя, например, pd.merge, и, возможно, создать сводную таблицу и т.д.
Таблица df_mapping выглядит следующим образом:
| Продукт | Val_1 | Val_2 | Цена |
|---|---|---|---|
| Prod_1 | Уровень 1 | Высокий | 1 |
| Prod_1 | Уровень 1 | Низкий | 2 |
| Prod_1 | Уровень 2 | Высокий | 3 |
| Prod_1 | Уровень 2 | Низкий | 4 |
| Prod_2 | Ab | Стандарт | 1.5 |
| Prod_2 | Ab | Не стандарт | 2 |
| Prod_2 | Bc | Стандарт | 2.1 |
| Prod_2 | Bc | Не стандарт | 2.5 |
| Prod_3 | Высокий | Стандарт | 2 |
| Prod_3 | Высокий | Сложный | 3 |
| Prod_3 | Низкий | Стандарт | 4 |
| Prod_3 | Низкий | Сложный | 5 |
и df_result будет выглядеть следующим образом:
| Название продукта | Val_1 | Val_2 | Val_3 | Val_4 | Val_5 | Цена |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Prod_1 | Уровень 1 | Высокий | 1 | |||
| Prod_1 | Уровень 2 | Низкий | 4 | |||
| Prod_2 | Ab | Стандарт | 1.5 | |||
| Prod_2 | Bc | Не стандарт | 2.5 | |||
| Prod_2 | Bc | Не стандарт | 2.5 | |||
| Prod_3 | Высокий | Стандарт | 2 | |||
| Prod_3 | Низкий | Сложный | 5 |
Данные Val, которые отсутствуют в карте, можно удалить из df_result. Я решил проблему, создав все возможные вариации в карте вручную, а затем объединив датафреймы, однако количество продуктов и возможных комбинаций растет. Более того, текущий df_result все еще неупорядочен.
Я был бы очень признателен за любую помощь.
Разве вы не можете просто выполнить объединение по всем столбцам df_mapping, кроме ‘цены’?
join_columns = list(test.columns)
join_columns.remove('arrival')
pd.merge(df1, df_mapping, on=join_columns, how='left')
Ответ или решение
Задача, описанная в вашем вопросе, предполагает необходимость приведения данных в нескольких столбцах к правильному порядку на основе другой таблицы-сопоставления в Python с помощью библиотеки Pandas.
Описание проблемы
У вас есть основная таблица df_1, где значения в столбцах Val_1 — Val_4 вставлены в случайном порядке. Вам нужно упорядочить эти данные в соответствии с таблицей df_mapping, чтобы затем иметь возможность объединить датафреймы и проводить дальнейший анализ.
Пример данных:
df_1: содержит информацию о продуктах и соответствующих значениях, но эти значения могут быть в неправильном порядке.df_mapping: предоставляет правильный порядок и цены для комбинаций значений.
Решение
Шаг 1: Подготовка данных
Первым шагом будет загрузка библиотек и создание нужных датафреймов. Предположим, у вас уже есть pandas установлен:
import pandas as pd
# Пример создания `df_1`
data_1 = {"Product Name": ["Prod_1", "Prod_1", "Prod_2", "Prod_2", "Prod_2", "Prod_3", "Prod_3"],
"Val_1": ["Level 1", "Low", "Ab", "Bc", "Non Standard", "High", "a"],
"Val_2": ["High", "No", "Standard", None, "Yes", None, "Complex"],
"Val_3": ["Yes", "Level 2", "No", "Non Standard", "Bc", "Standard", "Low"],
"Val_4": [None, None, None, None, None, None, None]}
df_1 = pd.DataFrame(data_1)
# Пример создания `df_mapping`
data_mapping = {"Procuct": ["Prod_1", "Prod_1", "Prod_1", "Prod_1", "Prod_2", "Prod_2", "Prod_2", "Prod_2", "Prod_3", "Prod_3", "Prod_3", "Prod_3"],
"Val_1": ["Level 1", "Level 1", "Level 2", "Level 2", "Ab", "Ab", "Bc", "Bc", "High", "High", "Low", "Low"],
"Val_2": ["High", "Low", "High", "Low", "Standard", "Non Standard", "Standard", "Non Standard", "Standard", "Complex", "Standard", "Complex"],
"Price": [1, 2, 3, 4, 1.5, 2, 2.1, 2.5, 2, 3, 4, 5]}
df_mapping = pd.DataFrame(data_mapping)Шаг 2: Реализация алгоритма
-
Очистка и преобразование данных: Мы удаляем пустые значения в
df_1и собираем уникальные комбинации пар значений. -
Создание объединенного идентификатора: Объединим значения, чтобы облегчить сопоставление.
-
Сопоставление данных с
df_mapping: Сопоставляем значения, используя комбинации данных и получаем упорядоченный результат с нужными данными.
Пример кода:
# Создание уникального идентификатора на основе Val_1 и Val_2, чтобы можно было объединить по ним
df_1['Combined'] = df_1[['Val_1', 'Val_2']].apply(lambda x: tuple(sorted(filter(None, x))), axis=1)
df_mapping['Combined'] = df_mapping[['Val_1', 'Val_2']].apply(lambda x: tuple(x), axis=1)
# Выполняем объединение двух таблиц на основе Product и нового поля Combined
df_result = pd.merge(df_1, df_mapping[['Procuct', 'Combined', 'Price']],
left_on=['Product Name', 'Combined'],
right_on=['Procuct', 'Combined'], how='left')
# Удаляем ненужные столбцы и перемещаем Price в нужное место
df_result = df_result.drop(columns=['Combined', 'Procuct'])
df_result = df_result.reindex(columns=['Product Name', 'Val_1', 'Val_2', 'Val_3', 'Val_4', 'Price'])
# Удаляем дубликаты и лишние строки
df_result = df_result.drop_duplicates(subset=['Product Name', 'Val_1', 'Val_2', 'Price'])Шаг 3: Результат
Полученный df_result будет содержать данные в нужном порядке, готовые для дальнейшего анализа.
Таким образом, выполненные шаги позволят автоматизировать процесс сопоставления и упорядочивания данных, исключая необходимость ручного создания всех возможных комбинаций, что экономит время и снижает вероятность ошибок.