Python слияние эквивалентно соединению SQL с оператором like - PullRequest
Новая
       5

Python слияние эквивалентно соединению SQL с оператором like

0 голосов
/ 31 августа 2018

У меня есть один Pandas DataFrame1, который содержит имена. 

column1:    column2:
John        some_value
Steve       some_value
Mark        some_value

Другой DataFrame2, который содержит полные имена. 

column1:        column2:
John Smith      some_value
Steve James     some_value
Mark Taylor     some_value

Мне нужно сделать эквивалент поля SQL: 

select
     df1.column1
    ,df2.column2
from DataFrame1 df1
join DataFrame2 df2
  on df1.column1 like '%' + df2.column1 + '%'

Любая помощь будет хорошей.

1 Ответ

0 голосов
/ 31 августа 2018 
import pandas as pd
inputdataframe1 = [['John', 4],['Steve', 5],['Mark', 6]]
inputdataframe2= [['John smith', 9],['Steve James', 8],['Mark Taylor', 4]]
dataframe1 = pd.DataFrame(inputdataframe1)
dataframe2= pd.DataFrame(inputdataframe2)
merged_dataframe = pd.merge(dataframe1, dataframe2, left_on=[0],right_on=[0],how='outer')

вывод будет таким, поскольку мы не можем объединить его напрямую 

        0   1_x     1_y
0   John    4.0     NaN
1   Steve   5.0     NaN
2   Mark    6.0     NaN
3   John smith  NaN 9.0
4   Steve James NaN 8.0
5   Mark Taylor NaN 4.0

если вам нужно объединить два кадра данных, используя , например , приведенный ниже код поможет вам 

import pandas as pd
inputdataframe1 = [['John', 4],['Steve', 5],['Mark', 6]]
inputdataframe2= [['John smith', 9],['Steve James', 8],['Mark Taylor', 4]]
dataframe1 = pd.DataFrame(inputdataframe1)
dataframe2= pd.DataFrame(inputdataframe2)
dataframe1_names=[key for key,value in inputdataframe1]
dataframe2_names=[key for key,value in inputdataframe2]
d=dict(inputdataframe1)
list_like_values=[[dataframe2_names[j],d[dataframe1_names[i]]] for i in range(len(dataframe2_names)) for j  in range(len(dataframe1_names)) if(dataframe1_names[i] in dataframe2_names[j])]
dataframe1= pd.DataFrame(list_like_values)
merged_dataframe = pd.merge(dataframe1, dataframe2, left_on=[0],right_on=[0],how='inner')

вывод будет в виде, как показано ниже 

    0   1_x     1_y
0   John smith  4   9
1   Steve James 5   8
2   Mark Taylor 6   4
...