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Accepted
Pouria Paimard
Asked: 2023-08-20 22:20:34 +0800 CST

在 Python 中比较和排序列之间的值（带有“不匹配”列）

  • 772

问题： 我正在开发一个 Python 项目，其中有一个包含两列的数据集：“大列表”和“小列表”。我的目标是将“小列表”列中的值与“大列表”列中的值进行比较，并相应地对它们进行排序。如果在“大列表”列中找到“小列表”列中的值，我想对“小列表”列中的相应行进行排序。此外，如果在“大列表”列中找不到“小列表”列中的值，我想将其列出在名为“与大列表不匹配”的新列中。

“大列表”中的值不唯一，但“小列表”中的值是唯一的。

这是一个例子：

大名单 小名单
10 17 号
2 15
15 42
17 号 31
30 45
40 30
45
47
50

在本例中，我想将“小列表”列中的每个值与“大列表”列中的值进行比较。如果找到匹配项，我想对“小列表”列中的相应行进行排序。如果未找到匹配项，我想在“与大列表不匹配”列中列出该值。

预期结果：

大名单 小名单 与大列表不匹配
10 31
2 42
15 15
17 号 17 号
30 30
40
45 45
47
50

我正在努力解决如何在找到匹配项时对“小列表”列中的行进行排序以及如何在没有匹配项时填充“不匹配到大列表”列。任何有关如何实现这一目标的帮助或建议将不胜感激！

这是我到目前为止的代码：

import pandas as pd

data = {'Big List': [10,2,15,17,30,40,45,47,50], 'Small List': [17,15,42,31,45,30]}
df = pd.DataFrame(data)

# Loop through rows and compare values
for index, row in df.iterrows():
    if row['Small List'] in df['Big List']:
        # Sort the row in the "Small List" column
        # Stuck here
    else:
        # Add value to "Not Matched to Big List" column
        # Stuck here

print(df)
python-3.x

2 个回答

  1. Best Answer

    给你（尽管我必须补充一点，这个解决方案相当麻烦，因为 Pandas 数据框应该表达不同列之间的关系，而这里所做的却没有）：

    import pandas as pd

data = {'Big List': [10,2,15,17,30,40,45,47,50], 'Small List': [17,15,42,31,45,30, None, None, None]}
df = pd.DataFrame(data)
new_df = df[['Big List']].merge(df[['Small List']], left_on='Big List', right_on='Small List', how='left')
new_df.sort_values(by='Big List', inplace=True)
notfound_df = df[['Big List']].merge(df[['Small List']], left_on='Big List', right_on='Small List', how='right')
notfound_df = notfound_df[notfound_df['Big List'].isna()].dropna(how='all')
notfound_list = notfound_df['Small List'].to_list()
for i in range(new_df.shape[0] - len(notfound_list)):
    notfound_list.append(None)
new_df = pd.concat([new_df, pd.DataFrame(notfound_list, columns=['Not Matched to Big List'])], axis=1)
new_df

   Big List  Small List  Not Matched to Big List
1         2         NaN                     31.0
0        10         NaN                     42.0
2        15        15.0                      NaN
3        17        17.0                      NaN
4        30        30.0                      NaN
5        40         NaN                      NaN
6        45        45.0                      NaN
7        47         NaN                      NaN
8        50         NaN                      NaN
    • 1

  2. 另一个解决方案：

    df = pd.concat(
    [
        df,
        pd.Series(
            np.sort(
                df.loc[~df["Small List"].isin(df["Big List"]), "Small List"]
                .dropna()
                .values
            ),
            name="Not Matched to Big List",
        ),
    ],
    axis=1,
)

df["Small List"] = df.loc[df["Big List"].isin(df["Small List"]), "Big List"]

print(df.replace(np.nan, None))

    印刷：

       Big List Small List Not Matched to Big List
0        10       None                    31.0
1         2       None                    42.0
2        15       15.0                    None
3        17       17.0                    None
4        30       30.0                    None
5        40       None                    None
6        45       45.0                    None
7        47       None                    None
8        50       None                    None
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