使用列标题和值从一个数据帧寻找权重另一个数据帧

Question

我有一个类似如下

ID param1 param2 param3 
0 A12  2  1  1 
1 B15  1  2  1 
2 B20  2  2  1 
... 

和

parameter value weight 
0  param1  1  10 
1  param1  2  13 
2  param2  1  21 
3  param2  2  39 
4  param3  1  49 
5  param3  2  61 

什么是最好的方式采取的第一个数据帧的两个表，在第二个数据框中查找每个参数的权重并返回如下的数据框？

ID param1 param2 param3 
0 A12  13  21  49 
1 B15  10  39  49 
2 B20  13  39  49 

我在想什么是写像下面给出的参数的函数，和值，子表2， table2[(table2['parameter'] = parameter) & (table2['value'] = value)]并做某种类型的量化应用到每一列于表1，但是我不知道如何查看每个值并执行查找。

Answer 1

一个办法是改造table1长格式，table2的参数和值合并，然后变换回宽幅：

In [85]: pd.merge(pd.melt(df1, id_vars='ID'), df2, 
        left_on=['variable', 'value'], right_on=['parameter', 'value'] 
        ).pivot('ID', 'parameter', 'weight') 
Out[85]: 
parameter param1 param2 param3 
ID 
A12   13  21  49 
B15   10  39  49 
B20   13  39  49 

Answer 2

约，我想出了一堆抖动的远远低于@Psidom。我只是说服自己发布，以提供一些洞察力，通过各种技术获得相同的解决方案。

In [55]: (df1.set_index('ID') 
      .rename_axis('parameter', 1) 
      .stack() 
      .reset_index(name='value') 
      .merge(df2) 
      .set_index(['ID', 'parameter']).weight.unstack()) 
Out[55]: 
parameter param1 param2 param3 
ID 
A12   13  21  49 
B15   10  39  49 
B20   13  39  49