нужно сопоставить 2 столбца 2 разных панд, если они совпадают, нам нужно присоединить новые данные

Question

Привет У меня есть 2 CSV-файла, которые очень огромны

df1

x   y  z      keywords
a   b  c  [apple,iphone,watch,newdevice]
e   w  q   NaN
w   r  t  [pixel,google]
s   t  q  [india,computer]
d   j  o  [google,apple]

df2

name       stockcode   
apple.inc      appl   
lg.inc          weew   
htc.inc         rrr    
google.com     ggle   

теперь мне нужно проверить значения m в df1 с новымзначение в df2, если оно совпадает, мне нужно объединить детали новых значений в df1, иначе нам нужно заполнить нулевыми значениями

Мне нужно использовать python, пожалуйста, помогите мне

пример вывода

x   y  z      keywords                        stockcode    
a   b  c  [apple,iphone,watch,newdevice]       aapl    
e   w  q   NaN                                 null    
w   r  t  [pixel,google,]                      ggle    
s   t  q  [india,computer]                     null    
d   j  o  [google,apple]                      aapl,ggle 

Я написал этот код, но он сравнивает только одно ключевое слово и дает один биржевой код, мне нужно 2 биржевых кода, если у нас есть 2 ключевых слова, которые совпадают в выводе df2

df1['stockcode'] = np.nan
#mapping data 
for indexKW,valueKW in df1.keyword.iteritems():
    for innerVal in valueKW.split():
        for indexName, valueName in df2['Name'].iteritems():
            for outerVal in valueName.split():
                if outerVal.lower() == innerVal.lower():
                    df1['stockcode'].loc[indexKW] = df2.Identifier.loc[indexName]

для вышеупомянутогоЗапрограммируйте

x   y  z      keywords                        stockcode    
a   b  c  [apple,iphone,watch,newdevice]       aapl    
e   w  q   NaN                                 null    
w   r  t  [pixel,google,]                      ggle    
s   t  q  [india,computer]                     null    
d   j  o  [google,apple]                       ggle

для последней строки. У меня есть 2 ключевых слова, которые совпадают в df2, но я получаю только один соответствующий код запаса для ключевого слова google. Мне также нужно получить код запаса для яблока, как показано в примере вывода.

пример вывода: -

x   y  z      keywords                        stockcode    
a   b  c  [apple,iphone,watch,newdevice]       aapl    
e   w  q   NaN                                 null    
w   r  t  [pixel,google,]                      ggle    
s   t  q  [india,computer]                     null    
d   j  o  [google,apple]                      aapl,ggle 

Пожалуйста, помогите мне, ребята

Answer 1

Вы можете преобразовать df2 в словарь поиска, а затем сопоставить его с df1;)

import numpy as np
import pandas as pd


data1 = {'x':'a,e,w'.split(','),
         'keywords':['apple,iphone,watch,newdevice'.split(','),
                    np.nan,
                    'pixel,google'.split(',')]}
data2 = {'name':'apple lg htc google'.split(),
        'stockcode':'appl weew rrr ggle'.split()}

df1 = pd.DataFrame(data1)
df2 = pd.DataFrame(data2)

mapper = df2.set_index('name').to_dict()['stockcode']

df1['stockcode'] = df1['keywords'].replace(np.nan,'').apply(lambda x : [mapper[i] for i in x if (i and i in mapper.keys())])
df1['stockcode'] = df1['stockcode'].apply(lambda x: x[0] if x else np.nan)

Answer 2

Вы можете использовать apply и map с join как:

df2.set_index('name',inplace=True)
df1.apply(lambda x: pd.Series(x['keywords']).map(df2['stockcode']).dropna().values,1)

0          [appl]
1              []
2          [ggle]
3              []
4    [ggle, appl]
dtype: object

Или:

df1.apply(lambda x: ','.join(pd.Series(x['keywords']).map(df2['stockcode']).dropna()),1)

0         appl
1             
2         ggle
3             
4    ggle,appl
dtype: object

Или:

df1.apply(lambda x: ','.join(pd.Series(x['keywords']).map(df2['stockcode']).dropna()),1)\
                       .replace('','null')
0         appl
1         null
2         ggle
3         null
4    ggle,appl
dtype: object

---

df1['stockcode'] = df1.apply(lambda x: ','.join(pd.Series(x['keywords'])\
                                          .map(df2['stockcode']).dropna()),1)\
                             .replace('','null')
print(df1)
   x  y  z                           keywords  stockcode
0  a  b  c  [apple, iphone, watch, newdevice]       appl
1  e  w  q                                NaN       null
2  w  r  t                    [pixel, google]       ggle
3  s  t  q                  [india, computer]       null
4  d  j  o                    [google, apple]  ggle,appl