我有一本字典，它以 excel 名稱作為鍵，以其內(nèi)容作為值。我基本上有一個(gè)由多個(gè)數(shù)據(jù)幀組成的字典。現(xiàn)在我想根據(jù)特定特征過濾這本字典（以及其中的所有數(shù)據(jù)框）。例如：dictionary = {'contact': ID companyID Anrede Titel firstname surname0 3025 2705 Mrs. Sam Smith1 3026 2706 Mr. Michael Smith2 3027 2710 Mr. Christian Peterson,'geography': ID companyID randomID ContinentID0 1 3060 0 1.01 6 3060 2 1.02 7 2710 0 1.03 24 7530 0 6.04 28 3759 0 6.0,...}抱歉，我不知道如何正確顯示它。希望你明白其中的原理?，F(xiàn)在我想通過 companyID 或什至通過姓氏來過濾它......姓氏對我來說特別奇怪——難道不應(yīng)該有一種方法可以通過 companyID 連接這些數(shù)據(jù)框，然后輕松地按姓氏過濾它，這意味著我只看到所有輸入，例如他們有人使用名字 Smith .先感謝您！
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翻翻過去那場雪
TA貢獻(xiàn)2065條經(jīng)驗(yàn) 獲得超14個(gè)贊
最好根據(jù)“ID”或“companyID”將多個(gè)數(shù)據(jù)幀合并為一個(gè)，然后執(zhí)行過濾。您可以通過“companyID”合并它們，如下所示。
final_df = None
for key, value in dictionary.items():
value = value.set_index(['ID', 'companyID'])
# add an extra level of column where the level is the key from dict
value.columns = pd.MultiIndex.from_product([[key], value.columns])
if not type(final_df) == pd.DataFrame:
final_df = value
else:
final_df = final_df.merge(value, left_index=True, right_index=True, how='outer')
Out:
contact geography
Anrede Titel firstname surname randomID ContinentID
ID companyID
0 3025 2705.0 Mrs. Sam Smith NaN NaN
1 3026 2706.0 Mr. Michael Smith NaN NaN
3060 NaN NaN NaN NaN 0.0 1.0
2 3027 2710.0 Mr. Christian Peterson NaN NaN
6 3060 NaN NaN NaN NaN 2.0 1.0
7 2710 NaN NaN NaN NaN 0.0 1.0
24 7530 NaN NaN NaN NaN 0.0 6.0
28 3759 NaN NaN NaN NaN 0.0 6.0
s很少，NaN因?yàn)槟诿總€(gè)數(shù)據(jù)框中都沒有匹配的索引。我希望您的實(shí)際數(shù)據(jù)更加連貫。一旦你有了這個(gè)“合并”數(shù)據(jù)框，你就可以過濾你喜歡的任何列。
解釋
您有不同的列“集”，它們在字典中表示為單獨(dú)的鍵值對。我假設(shè)您想將這些數(shù)據(jù)幀與“ID”和“companyID”合并為某種索引。這就是上面的代碼所實(shí)現(xiàn)的。它還添加了一個(gè)額外的列索引級別來表示列集來自哪個(gè)“鍵”。
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