查找不同数据帧中是否存在列值
查找不同数据帧中是否存在列值
提问于 2019-08-25 17:49:29
我有2个数据帧，其中包含用户的活动，其中user_id属于某个特定用户。根据一些条件，我需要在第二个dataframe上填充一个新列。下面是一个例子
df1是包含列user_id和date1的数据帧
user_id date1
1 2019-07-01
2 2019-08-04
1 2019-08-06
3 2019-09-03df2是另一个以user_id和date2为列的数据帧
user_id date2
1 2019-07-02
1 2019-07-03
2 2019-08-03
3 2019-08-04这两个数据帧具有不同的行数，并且对于每个用户，在两个数据帧中都存在多行。
对于df2中的每一行，需要根据来自df1的user_id的相等性和日期之间的不等性条件来填充列'Present_df1‘，假设为date2>date1
因此，对于df2中的每一行，如果user_id和date2>date1的组合得到满足，我们可以将其置为1。
已尝试以下方法，但似乎不起作用：
(df2.user_id.isin(df1.user_id) & df2.date2>df1.date1).astype(int)我来自SQL背景，在那里似乎更容易可视化，但在熊猫中，我发现它有点难以概念化。合并选项会产生一个很大的笛卡尔积，因此不是一个好的思考方法
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2019-08-25 19:12:01
请注意，对于df2中的特定user_id，df1中可以有多个行与匹配的user_id。
因此，它将决定这些行的所有或是否具有data1 < data2 (我假设为"any“情况)。
要执行您的任务，请运行：
df2['Present_df1'] = df2.apply(lambda row:
df1[df1.user_id.eq(row.user_id)]\
.date1.lt(row.date2).any().astype(int), axis=1)结果是：
user_id date2 Present_df1
0 1 2019-07-02 1
1 1 2019-07-03 1
2 2 2019-08-03 0
3 3 2019-08-04 0如果您改变主意，认为df1中所有与匹配的行都应该具有更早的日期，请将any()更改为()。
页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/57648384
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