如何将2个数据范围合并为顺序

Question

我有2个dataframes

df_my ，看起来

Seq    Grp
-----------
1      1
2      1
3      2
4      1
5      2
6      2
7      3
8      3
9      1
.
.
135    3
136    1
137    1
138    2
139    3

其他数据框是df_filer

df_filer

Seq    Grp    Alg
-------------------
1      1      J
3      2      F
7      3      Z
136    1      M
137    1      R
138    2      T
139    3      Y

我想将两个dataframes合并到1中，其中

1-如果df_my seq编号已经在df_filer中，则它应该与该数字合并为df_my，基于df_my和df_filter

2-如果df_my seq编号不在df_filer中，则应与同一GRP中的最小seq一起加入，

因此最终结果应该如下，

Seq    Grp    Alg
------------------
1      1      J
2      1      J
3      2      F
4      1      J
5      2      F
6      2      F
7      3      Z
8      3      Z
9      1      J
.
.
135    3      Z
136    1      M
137    1      R
138    2      T
139    3      Y

我尝试了这一点，但是它不会给我预期的结果，

df_Out = df_My.merge(df_Filter, axis=1), on='Grp')

任何想法如何实现这一目标？

Answer 1

如 merge_asof ：

out = pd.merge_asof(df1, df2, on='Seq', by='Grp')

---

另一个选项是，您可以 left-merge ，然后使用 groupby + idxmin 创建一个从GRP到ALG的映射丢失值，然后填写：

df_merged = df1.merge(df2, on='Seq', how='left', suffixes=('','_')).drop(columns=['Grp_'])
no_nan = df_merged.dropna()
mapping = df_merged['Grp'].map(no_nan.loc[no_nan.groupby('Grp')['Seq'].idxmin(), ['Grp','Alg']].set_index('Grp')['Alg'])
df_merged['Alg'] = df_merged['Alg'].fillna(mapping)

输出：

    Seq  Grp Alg
0     1    1   J
1     2    1   J
2     3    2   F
3     4    1   J
4     5    2   F
5     6    2   F
6     7    3   Z
7     8    3   Z
8     9    1   J
9   135    3   Z
10  136    1   M
11  137    1   R
12  138    2   T
13  139    3   Y