Панды сливаются и грязные - PullRequest
Новая
       9

Панды сливаются и грязные

0 голосов
/ 29 мая 2018

У меня есть 2 кадра данных панд, как показано ниже.

Data Frame 1:  

Section Chainage    Frame  
R125R002    10.133  1  
R125R002    10.138  2  
R125R002    10.143  3  
R125R002    10.148  4  
R125R002    10.153  5  

Data Frame 2:

Section Chainage    1   2   3   4   5   6   7   8   
R125R002    10.133  0   0   1   0   0   0   0   0     
R125R002    10.134  0   0   1   0   0   0   0   0     
R125R002    10.135  0   0   1   0   0   0   0   0     
R125R002    10.136  0   0   1   0   0   0   0   0     
R125R002    10.137  0   0   1   0   0   0   0   0     
R125R002    10.138  0   0   1   0   0   0   0   0     
R125R002    10.139  0   0   1   0   0   0   0   0     
R125R002    10.14   0   0   1   0   0   0   0   0     
R125R002    10.141  0   0   1   0   0   0   0   0     
R125R002    10.142  0   0   1   0   0   0   0   0     
R125R002    10.143  0   0   1   0   0   0   0   0     
R125R002    10.144  0   0   1   0   0   0   0   0     
R125R002    10.145  0   0   1   0   0   0   0   0     
R125R002    10.146  0   0   1   0   0   0   0   0     
R125R002    10.147  0   0   1   0   0   0   0   0     
R125R002    10.148  0   0   1   0   0   0   0   0     
R125R002    10.149  0   0   1   0   0   0   0   0     
R125R002    10.15   0   0   1   0   0   0   0   0     
R125R002    10.151  0   0   1   0   0   0   0   0     
R125R002    10.152  0   0   1   0   0   0   0   0     
R125R002    10.153  0   0   1   0   0   0   0   0

требуемый выходной фрейм данных: 

Section Chainage Frame  1   2   3   4   5   6   7   8   
R125R002    10.133  1   0   0   1   0   0   0   0   0     
R125R002    10.138  2   0   0   1   0   0   0   0   0     
R125R002    10.143  3   0   0   1   0   0   0   0   0     
R125R002    10.148  4   0   0   1   0   0   0   0   0     
R125R002    10.153  5   0   0   1   0   0   0   0   0

Фрейм данных 2 имеет интервал в 1 м, в то время как фрейм данных 1 имеет приращение 5 м.Я хотел бы объединить dataframe 2 с dataframe 1 и применить group by.Группировка для столбца 1 - это сумма, для столбца 2 - максимум, для столбца - от 3 до 8.

В sql я бы связал раздел между двумя кадрами и применил бы между условием для цепочки, а затем добавил groupby.
Есть лилюбой способ достичь этого в пандах.

1 Ответ

0 голосов
/ 29 мая 2018

Вы можете сначала агрегировать по 5 строкам с помощью определяющих функций в словаре: 

d = {'Section':'first','Chainage':'first','1':'sum','2':'max', '8':'mean'}
df22 = df2.groupby([np.arange(len(df2.index)) // 5], as_index=False).agg(d)
print (df22)
    Section  Chainage  1  2  8
0  R125R002    10.133  0  0  0
1  R125R002    10.138  0  0  0
2  R125R002    10.143  0  0  0
3  R125R002    10.148  0  0  0
4  R125R002    10.153  0  0  0

Detail : 

print (np.arange(len(df2.index)) // 5)
[0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 4]

А затем необходимо merge: 

df = df1.merge(df22, on=['Section','Chainage'])
print (df)
    Section  Chainage  Frame  1  2  8
0  R125R002    10.133      1  0  0  0
1  R125R002    10.138      2  0  0  0
2  R125R002    10.143      3  0  0  0
3  R125R002    10.148      4  0  0  0
4  R125R002    10.153      5  0  0  0
...