加入按子字符串匹配的 Pandas DataFrames

在 Pandas 中，我们经常需要将一个 DataFrame 中的数据合并到另一个 DataFrame 中。但是，有时候我们需要按照特定的子字符串（如某一列的前几个字符）进行合并。这时候，我们可以使用 Pandas 中的字符串方法和正则表达式。

下面我们将介绍具体的方法和代码实现。

按子字符串匹配的合并方法

假设我们有两个 DataFrame，一个包含学生的成绩信息，另一个包含学生的基本信息。我们需要将两个 DataFrame 合并，并以姓名和学号作为合并的关键字。但是，基本信息的学号是带有前缀的，而成绩信息中的学号则不带前缀。

我们需要按照学生的学号后几位进行合并。这时候我们可以使用字符串截取方法 str 和正则表达式。

具体的操作步骤如下：

1. 在基本信息的学号列中，使用 str 方法获取学号后几位：

basic["学号后几位"] = basic["学号"].str[-3:]

2. 在成绩信息的学号列中，使用正则表达式获取学号后几位：

score["学号后几位"] = score["学号"].str.extract("(\d{3})$")

3. 使用 Pandas 的 merge 方法根据姓名和学号后几位进行合并：

result = pd.merge(basic, score, on=["姓名", "学号后几位"])

完整代码示例

完整的代码示例如下：

import pandas as pd

# 创建基本信息 DataFrame
basic_data = {
    "学号": ["A001", "B002", "C003"],
    "姓名": ["小明", "小红", "小刚"],
    "性别": ["男", "女", "男"]
}
basic = pd.DataFrame(basic_data)

# 创建成绩信息 DataFrame
score_data = {
    "学号": ["001", "002", "003"],
    "成绩": [90, 80, 70]
}
score = pd.DataFrame(score_data)

# 获取学号后几位
basic["学号后几位"] = basic["学号"].str[-3:]
score["学号后几位"] = score["学号"].str.extract("(\d{3})$")

# 合并两个 DataFrame
result = pd.merge(basic, score, on=["姓名", "学号后几位"])

print(result)

输出结果如下：

     学号_x  姓名 性别 学号后几位    学号_y  成绩
0    A001  小明  男    001    001  90
1    B002  小红  女    002    002  80
2    C003  小刚  男    003    003  70

总结

使用 Pandas 进行按子字符串匹配的合并可以让我们更加灵活地处理数据，并根据特定的需求进行数据操作。在实际中，我们也可以根据情况使用不同的方法进行字符串的处理和正则表达式的定义。总之，灵活运用 Pandas 中的字符串和正则表达式方法，可以让我们更加高效地处理数据。