合并

Created: November-22, 2018

例如，给出了两个表，

T1

id    x        y
8    42        1.9
9    30        1.9

T2

id    signal
8    55
8    56    
8    59
9    57
9    58    
9    60

目标是获得新表 T3：

id    x        y        s1        s2        s3
8    42        1.9        55        56        58
9    30        1.9        57        58        60

这是创建列 s1，s2 和 s3，每列对应一行（每个 id 的行数总是固定的，等于 3）

通过应用 join（它采用可选的 on 参数，可以是列或多个列名，指定传递的 DataFrame 将在 DataFrame 中的该列上对齐）。所以解决方案可以如下所示：

df = df1.merge（df2.groupby（‘id’）[‘signal’]。apply（lambda x：x.reset_index（drop = True））。unstack()。reset`_index()`）

df
Out[63]: 
   id   x    y   0   1   2
0   8  42  1.9  55  56  59
1   9  30  1.9  57  58  60

如果我将它们分开：

df2t = df2.groupby('id')['signal'].apply(lambda x: x.reset_index(drop=True)).unstack().reset_index()

df2t
Out[59]: 
   id   0   1   2
0   8  55  56  59
1   9  57  58  60

df = df1.merge(df2t)

df
Out[61]: 
   id   x    y   0   1   2
0   8  42  1.9  55  56  59
1   9  30  1.9  57  58  60