J'ai ce qui suit:
Can only compare identically-labeled Series objects.
Je veux ajouter une colonne à df1 qui renvoie la plage de df2. J'ai essayé comme suit:
Pour calculer df2 ['Range']:
def lookup_Range(Range):
match = (df2['Min Q'].astype(float) <= df1['Quantity'].astype(float)) & (df2['Max Q'].astype(float) >= df1['Quantity'].astype(float)) & (df1['Combined'] == df2['Combined'])
Range = df2['Range'][match]
return Range.values[0]
df1['Quantity'].apply(lookup_Range)
Pour rechercher df1 ['Range']:
XXX
Mais j'obtiens l'erreur suivante:
df2['Range'] = df2['Min Q'].astype(float).astype(str) + ' - ' + df2['Max Q'].astype(float).astype(str)
Je ne suis pas sûr de ce que je fais mal. Les colonnes se répètent mais j'ai pensé que j'obtiendrais une correspondance unique dans chaque instance. Apprécier ton aide.
3 Réponses :
Tout d'abord, vous avez une erreur de type dans calcultaing df2 ['Range']. «Max Q» au lieu de «MaxQ». Deuxièmement, pouvez-vous clarifier quel est votre objectif final? J'ai essayé de commenter ici mais je n'ai pas assez de réputation. Je vais essayer de vous aider
Oups, corrigé. La solution triée par recherche est très proche de ce que je veux faire, mais je veux aussi considérer où df1 ['Combiné'] = df2 ['Combiné']. Je ne sais pas comment ajouter cette condition supplémentaire.
Je vois, l'avez-vous résolu, il semble que le code proposé ci-dessus a fonctionné
IIUC, vous avez besoin de:
bins = df2['Max Q'].tolist() #[49, 99, 149, 199, 199, 299, 399, 499] df1['bins']=pd.Series(np.searchsorted(bins, df1['Quantity'].values)).map(df2['Range'].to_dict()) print(df1) Combined Quantity bins 0 A 0 0-49 1 A 60 50-99 2 A 75 50-99 3 A 149 100-149 4 A 205 0-299 5 B 500 NaN 6 B 250 0-299 7 B 300 300-399 8 B 500 NaN
C'est incroyablement utile. Que faire si j'ai également besoin de df1 ['Combined'] = df2 '[Combined'] avant d'appliquer les bins? En réalité, les bacs se chevaucheront, ils ne seront pas toujours ascendants. J'ai ajouté «C» aux colonnes «Combiné» dans mon exemple pour illustrer.
Je ne pense pas que cela fonctionne exactement. J'ai édité la première plage de «C» pour qu'elle soit 5-60 pour la rendre plus claire. Si j'ai df1 ['Combiné', 'Quantité'] = ['A', 5], je voudrais extraire la plage associée à 'A' donc 0-49. Mais si j'ai ['C', 45], je veux tirer la gamme 5-60. La plage dépend de df1 ['Combined'] = df2 '[Combined'] pour extraire la plage correcte. Comment puis-je ajouter cette condition?
semble que les bacs se chevauchent, donc groupby peut être nécessaire, incapable de le comprendre pour le moment. Publiera si je trouve quelque chose
exactement, je suis d'accord avec groupby, je pense que la fonction personnalisée devrait être bonne ici
@jezrael mais je ne peux rien trouver de bon. :( peut-être que vous pouvez poster une réponse. :) OP & moi a besoin d'aide. :)
Utilisez merge d'abord avec filtrage par booléen indexation avec entre :
df = df.loc[df['Quantity'].between(df['Min Q'], df['Max Q']), ['Combined','Quantity','Range']] print (df) Combined Quantity Range 0 A 0 0 - 49 5 A 60 50 - 99 9 A 75 50 - 99 14 A 149 100 - 149 25 B 250 0 - 299 30 B 300 300 - 399 36 C 40 5 - 60 39 C 45 5 - 60 43 C 75 50 - 100 46 C 80 50 - 100
Si vous voulez également filtrer uniquement certaines colonnes:
df2['Range'] = df2['Min Q'].astype(str) + ' - ' + df2['Max Q'].astype(str) df = df1.merge(df2, on='Combined') df = df[df['Quantity'].between(df['Min Q'], df['Max Q'])] print (df) Combined Quantity Min Q Max Q Range 0 A 0 0 49 0 - 49 5 A 60 50 99 50 - 99 9 A 75 50 99 50 - 99 14 A 149 100 149 100 - 149 25 B 250 0 299 0 - 299 30 B 300 300 399 300 - 399 36 C 40 5 60 5 - 60 39 C 45 5 60 5 - 60 43 C 75 50 100 50 - 100 46 C 80 50 100 50 - 100
intéressant, je n'ai pas pensé entre les deux. Nice @jezrael. Je vous remercie. :)