合并資料框并為專案ID的每個實體添加價格資料-有解無憂

我正在嘗試合并兩個資料框，以便 DF3 中專案 ID 的每個實體都顯示與來自 DF1 的匹配 ID 關聯的定價資料。

DF3（我想要完成的事情）

食譜ID	itemID_out	qty_out	購買價格	賣價	購買數量	銷售數量	id_1_in	數量_id1	購買價格	賣價	購買數量	銷售數量	id_2_in	qty_id2	購買價格	賣價	購買數量	銷售數量	id_3_in	數量_id3	購買價格	賣價	購買數量	銷售數量	id_4_in	qty_id4	購買價格	賣價	購買數量	銷售數量	id_5_in	qty_id5	購買價格	賣價	購買數量	銷售數量
1	1986年	1	129	167	67267	21637	123	1	10	15	1500	3000	124	1	12	14	550	800	125	1	8	12	124	254	126	1	22	25	1251	890	127	1	64	72	12783	1251515
2	1987年	1	1521	1675	654	1245	123	2	10	15	1500	3000
3	1988年	1	128376	131429	47	23	123	10	10	15	1500	3000	124	3	12	14	550	800

這些是我試圖合并的兩個資料框。

DF1：包含26863行；專案名稱、ID 和價格資料的主串列。從 API 中提取，可以添加新專案，并在用戶提出更新請求后顯示為新行。

物品編號	姓名	購買價格	賣價	購買數量	銷售數量
1986年	XYZ	129	167	67267	21637
123	美國廣播公司	10	15	1500	3000
124	國防軍	12	14	550	800

DF2（包含 12784 行；從主串列中的專案組合的配方。從 API 中提取，可以添加新配方，并在用戶提出更新請求后顯示為新行。）

食譜ID	itemID_out	qty_out	id_1_in	數量_id1	id_2_in	qty_id2	id_3_in	數量_id3	id_4_in	qty_id4	id_5_in	qty_id5
1	1986年	1	123	1	124	1	125	1	126	1	127	1
2	1987年	1	123	2
3	1988年	1	123	10	124	3

配方可以包含 1 到 5 個專案（出現空值）的組合，這些專案由 DF1?? 中的 ID 和/或 DF2 中的 itemID_out 列組成。

DF2 中的“id_#_in”列可以包含“itemID_out”列中的專案 ID，因為該配方使用從另一個配方輸出的專案。

我嘗試使用以下方法合并它：

pd.merge(itemlist_modified, recipelist_modified, left_on='itemID', right_on='itemID_out')

但這只會導致一列想法按預期接收定價資料。

我覺得我正在嘗試為此使用錯誤的功能，非常感謝任何幫助！

提前致謝！

uj5u.com熱心網友回復：

不是一個漂亮的方法，但它首先將成分表融合為長格式，然后將其合并到 itemlist 表中

import pandas as pd
import numpy as np

itemlist_modified = pd.DataFrame({
    'itemID': [1986, 123, 124],
    'name': ['XYZ', 'ABC', 'DEF'],
    'buy_price': [129, 10, 12],
    'sell_price': [167, 15, 14],
    'buy_quantity': [67267, 1500, 550],
    'sell_quantity': [21637, 3000, 800],
})

recipelist_modified = pd.DataFrame({
    'RecipeID': [1, 2, 3],
    'itemID_out': [1986, 1987, 1988],
    'qty_out': [1, 1, 1],
    'id_1_in': [123, 123, 123],
    'qty_id1': [1, 2, 10],
    'id_2_in': [124.0, np.nan, 124.0],
    'qty_id2': [1.0, np.nan, 3.0],
    'id_3_in': [125.0, np.nan, np.nan],
    'qty_id3': [1.0, np.nan, np.nan],
    'id_4_in': [126.0, np.nan, np.nan],
    'qty_id4': [1.0, np.nan, np.nan],
    'id_5_in': [127.0, np.nan, np.nan],
    'qty_id5': [1.0, np.nan, np.nan],
})
    
#columns which are not qty or input id cols
id_vars = ['RecipeID','itemID_out','qty_out']

#prepare dict to map column name to ingredient number
col_renames = {}
col_renames.update({'id_{}_in'.format(i 1):'ingr_{}'.format(i 1) for i in range(5)})
col_renames.update({'qty_id{}'.format(i 1):'ingr_{}'.format(i 1) for i in range(5)})

#melt reciplist into longform
long_recipelist = recipelist_modified.melt(
    id_vars=id_vars,
    var_name='ingredient',
).dropna()

#add a new column to specify whether each row is a qty or an id
long_recipelist['kind'] = np.where(long_recipelist['ingredient'].str.contains('qty'),'qty_in','id_in')

#convert ingredient names
long_recipelist['ingredient'] = long_recipelist['ingredient'].map(col_renames)

#pivot on the new ingredient column
reshape_recipe_list = long_recipelist.pivot(
    index=['RecipeID','itemID_out','qty_out','ingredient'],
    columns='kind',
    values='value',
).reset_index()

#merge with the itemlist
priced_ingredients = pd.merge(reshape_recipe_list, itemlist_modified, left_on='id_in', right_on='itemID')

#pivot on the priced ingredients
priced_ingredients = priced_ingredients.pivot(
    index = ['RecipeID','itemID_out','qty_out'],
    columns = 'ingredient',
)

#flatten the hierarchical columns
priced_ingredients.columns = ["_".join(a[::-1]) for a in priced_ingredients.columns.to_flat_index()]
priced_ingredients.columns.name = ''

priced_ingredients = priced_ingredients.reset_index()

priced_ingredients部分輸出：

合并資料框并為專案 ID 的每個實體添加價格資料

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