Пользовательская функция, чтобы получить местоположение значения dataframe

Question

Этот вопрос более или менее похож на мой последний вопрос, но с небольшой разницей у меня есть DF

Index   Batch   Name    List Name
0        1      Jon     Adam
1           
2        2      Adam    Sam
3                       Chris
4        3      Voges   Jon
5           
6        4      Jon     Voges

Я хочу найти номер партии каждого значения в имени списка, т. Е. Адама, Сэма, Криса, Джона и Фогеса. Я хочу еще один DF из этого, как показано ниже

Index   Batch   Name    List Name   BatchNames
0        1      Jon     Adam        Adam(2)
1               
2        2      Adam    Sam         Sam(2)
3                       Chris       Chris(2)
4        3     Voges    Jon         Jon(1,4)
5               
6        4     Jon      Voges       Voges(3)

Я хочу выбрать каждое имя списка и найти соответствующий номер партии, который они имеют в имени, т.е. Jon существует в 1 and 4 и так далее. Но если имя в Listname не существует в Name, ему следует выбрать соответствующий номер пакета, который близок к нему, например, Sam не существует в Name, но он близок к Batch 2, как и Chris. В основном все, что присутствует между партиями, относится к наименьшему номеру партии. Как я могу написать пользовательскую функцию для этого

Answer 1

Я бы сделал что-то вроде этого:

import pandas as pd
import numpy as np

def custom_function(df):
    # Forward fill the Batch number
    df_Batch = df.Batch.copy()
    df.Batch.ffill(inplace=True)
    df.Batch = df.Batch.astype(int)
    # Make a new dataframe where we first get batches for the name column
    # and append batches for the list name column, there we be duplicates so we keep the first entry
    a = df.groupby('Name').Batch.apply(tuple).append(df.groupby('List Name').Batch.apply(tuple)).reset_index().groupby('index').first()
    # Create a series which concatenates the Batch number and List Name
    b = pd.Series(a.index.astype(str) + a.Batch.astype(str), index=a.index).replace(',','', regex=True).replace(' ',',',regex=True)
    # undo the forward fill (replace with original columns)
    df.Batch = df_Batch
    # join the series we just made to the dataframe
    return df.merge(b.to_frame().rename_axis('List Name'), how='left', on='List Name', suffixes=['', 'Names']).fillna('')
df = pd.DataFrame({'Batch':[1,np.nan,2,np.nan,3,np.nan,4], 'Name':['Jon',np.nan, 'Adam',np.nan, 'Voges',np.nan, 'Jon'], 'List Name':['Adam', np.nan, 'Sam', 'Chris', 'Jon', np.nan, 'Voges']})
# Out[122]: 
#    Batch   Name List Name
# 0    1.0    Jon      Adam
# 1    NaN    NaN       NaN
# 2    2.0   Adam       Sam
# 3    NaN    NaN     Chris
# 4    3.0  Voges       Jon
# 5    NaN    NaN       NaN
# 6    4.0    Jon     Voges
custom_function(df)
# Out[131]: 
#   Batch   Name List Name BatchNames
# 0     1    Jon      Adam    Adam(2)
# 1                                  
# 2     2   Adam       Sam     Sam(2)
# 3                  Chris   Chris(2)
# 4     3  Voges       Jon   Jon(1,4)
# 5                                  
# 6     4    Jon     Voges   Voges(3)