条件に基づいて3つの異なるデータフレームをマージする

Question

以下のように3つのデータフレームを結合するにはどうすればよいですか？

最初の2つの主な関係は、2つのデータフレーム間の一致関係であるため、ID1に基づいている必要があります。

Name1 Name2 Name3 Address ID1  ID2 Own 
Matt John1 Jill  878 home 1  0  Deal 
Matt John2 Jack  879 home 2  1  Dael 

DF2：

Name1 ID1 Address Name4  Address2 
Matt 1  878 home face1  face\123 
Matt 1  878 home face2  face\345 
Matt 1  878 home face3  face\678  
Matt 2  879 home head1  head\123 
Matt 2  879 home head2  head\345 
Matt 2  879 home head3  head\678 

DF3：

Address2  Hash 
face\123  abc123 
face\345  cde321 
face\678  efg123 
head\123  123efg 
head\345  efg321 
head\678  acd321 

第三のデータフレーム、住所2はハッシュに

DF1を追加するために一致しなければなりません

私は以下のようなものへの3つのデータフレーム：

Name1 Name2 ID1 Address  Own Name3 ID2 Name4 Address2 Hash 
Matt John1 1 878 home Deal Jill 0 face1 face\123 abc123 
Matt John1 1 878 home Deal Jill 0 face2 face\345 cde321 
Matt John1 1 878 home Deal Jill 0 face3 face\678 efg123 
Matt John2 2 879 home Dael Jack 1 head1 head\123 123efg 
Matt John2 2 879 home Dael Jack 1 head2 head\345 efg321 
Matt John2 2 879 home Dael Jack 1 head3 head\678 acd321 

DF1の間、キーがDF2の間に、キーDF3 Id1の あるDF2アドレス2

はあなたの助けをありがとうございましたさ。

Answer 1

merge関数を見てください。いくつかの例はhereです。具体的な問題については、次を試してみてください：

combined_df = df1.merge(df2, on="Id1", how="inner").merge(df3, on="Adress2", how="inner") 

Answer 2

これはうまくいくと思います。 Ther merge関数は、あなたが参加したい列であなたのためにそれをします。ご希望の出力から

import numpy as np 
import pandas as pd 

data = np.array([['Name1','Name2','Name3','Address','ID1','ID2','Own'], 
       ['Matt','John1','Jill','878 home','1','0','Deal'], 
       ['Matt', 'John2', 'Jack', '879 home', '2', '1', 'Dael']]) 

data2 = np.array([['Name1','ID1','Address','Name4','Address2'], 
       ['Matt', '1','878 home','face1',"face.123"], 
       ['Matt', '1','878 home', 'face2','face.345'], 
        ['Matt', '1','878 home', 'face3', 'face.678'], 
        ['Matt', '2', '879 home', 'head1', 'head.123'], 
        ['Matt', '2', '879 home', 'head2', 'head.345'], 
        ['Matt', '2', '879 home', 'head3', 'head.678']]) 
#print(data) 
data3 = np.array([['Address2','Hash'], 
       ['face.123', 'abc123'], 
       ['face.345','cde321'], 
       ['face.678', 'efg123'], 
       ['head.123', '123efg'], 
       ['head.345', 'efg321'], 
       ['head.678', 'acd321']]) 

df1 = pd.DataFrame(data=data[1:,:], columns=data[0,:]) 
df2 = pd.DataFrame(data=data2[1:,:], columns=data2[0,:]) 
df3 = pd.DataFrame(data=data3[1:,:], columns=data3[0,:]) 


Cdf= pd.merge(df1,df2, on='ID1', how='inner') 
Ddf = pd.merge(Cdf,df3, on = 'Address2', how='inner') 
print(Ddf) 

Answer 3

、あなたはデフォルトで実行されている列の交差点のマージを超え任意の仕様を必要としていないようです。

受け入れ答え、あなたが列を接尾しているだろうとして、実際に、問題が発生しますないようにマージする単数の列を指定

>>> df1.merge(df2).merge(df3) 

    Name1 Name2 Name3 Address ID1 ID2 Own Name4 Address2 Hash 
0 Matt John1 Jill 878 home 1 0 Deal face1 face\123 abc123 
1 Matt John1 Jill 878 home 1 0 Deal face2 face\345 cde321 
2 Matt John1 Jill 878 home 1 0 Deal face3 face\678 efg123 
3 Matt John2 Jack 879 home 2 1 Dael head1 head\123 123efg 
4 Matt John2 Jack 879 home 2 1 Dael head2 head\345 efg321 
5 Matt John2 Jack 879 home 2 1 Dael head3 head\678 acd321 

。

>>> df1.merge(df2, on="ID1", how="inner").merge(df3, on="Address2", how="inner") 

    Name1_x Name2 Name3 Address_x ID1 ID2 Own Name1_y Address_y Name4 \ 
0 Matt John1 Jill 878home 1 0 Deal Matt 878home face1 
1 Matt John1 Jill 878home 1 0 Deal Matt 878home face2 
2 Matt John1 Jill 878home 1 0 Deal Matt 878home face3 
3 Matt John2 Jack 879home 2 1 Dael Matt 879home head1 
4 Matt John2 Jack 879home 2 1 Dael Matt 879home head2 
5 Matt John2 Jack 879home 2 1 Dael Matt 879home head3 

    Address2 Hash 
0 face\123 abc123 
1 face\345 cde321 
2 face\678 efg123 
3 head\123 123efg 
4 head\345 efg321 
5 head\678 acd321