使用pandas根据DATA FRAME中的多列值选择行

Question

因此this question关注如何基于数组（或单个列）中的值来选择数据帧中的行子集。对我来说解决问题是不够的

我在多个目录中有许多不同的表。我有一本字典，里面有表之间的关系（例如join键）。对于每个表T1，我查找共享相同列名（键）的其他表（T2，T3…），并对这些表（T2，T3…）进行筛选，以包含在一组列中具有匹配键值的行。密钥集可能会有所不同！T1可以在一列（键）上连接到T2，而T1可以在5个键上连接到T2！我事先不知道这件事

例如我有t1, t2, t3和pks=["id"] (t1-->t2), fks=["id", "index", "zip"] (t1-->t3)

t1
id|index|zip|v
10|10000|200|20

t2
id|v
10|30
20|50
30|70

t3
id|index|zip|v
00|10000|200|10
10|10000|200|20
10|10000|300|30
10|10000|200|10

t2和t3的输出为

t2
id|v
10|30

以及 t3级

id|index|zip|v
10|10000|200|20
10|10000|200|10

看前面的答案，我可能需要做smth喜欢

filtered_t2 = t2.loc[t2[pks].isin(t1[fks])]

但我得到以下错误

ValueError: Cannot index with multidimensional key

可能这样我无法处理复合键，但如果我只提供一个键--“id”，它也会失败！ 所以它可能不能接受数组作为值

当pks和fks是大小可变的数组时，如何处理它

这是正确的方法吗：

    filter = None
    for p, f in zip(pks, fks):
        if filter is None:
            filter = t2[p].isin(t1[f])
        else:
            filter &= t2[p].isin(t1[f])

    filtered_ft = t2.loc[filter]

谢谢

Answer 1

让我们在这里试试merge

t2.merge(t1,how='inner',on=['id'])

t3.merge(t1,how='inner',on=['id','index','zip'])

换一种方式

t2[t2[pks].apply(tuple,1).isin(t1[pks].apply(tuple,1))]