Pandas left join multi critères

Bonjour tout le monde,

Voici mon problème de jointure:

j'ai 2 dataframes (d'exemples):

Code:

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1 2	df1 = pd.DataFrame({'Nom':['toto', 'titi', 'tutu'], 'Ville1':['NY', 'Chic', 'Paris'], 'Ville2':['N-Y', 'Chicago', 'Paries'], 'Ville3':['New-York', 'chicagooo', 'Pari']}) df2 = pd.DataFrame({'Ville':['New-York', 'Chicago', 'Paris'], 'CP':['1', '2', '3']})

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Comment faire une jointure left join sur plusieurs conditions???
Voici ce que j'aurais écrit en SQL:

Code:

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left join df2 on (df1.Ville1 = df2.Ville) or (df1.Ville2 = df2.Ville) or (df1.Ville3 = df2.Ville)

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Une âme charitable pour me traduire ça en pandas?

Merci beaucoup :D

Salut,

Quel est le résultat attendu? Est-ce un tableau avec les villes présentes à la fois dans ville, ville1, ville2 et ville3?

Ju

Salut

Voici le résultat attendu:

NOM	CP
toto	1
titi	2
tutu	3

Merci pour l'aide !

Salut,

Je vois pas trop comment faire proprement. Du moins avec une commande magique de Pandas. On peut toujours créer un mapping entre la ville et le code postal. Un dictionnaire, issu de df2, avec en clés les villes et en valeur le CP. Créer une colonne à df1, nommée CP, avec une valeur par défaut. Pour chaque ligne du tableau df1, tester chaque ville en cherchant si elle se trouve dans le dictionnaire de mapping.

C'est inefficace au possible cela dit.

Ju

salut,

j'ai ce truc qui a l'air de fonctionner, à voir s'il y a plus concis/efficace :

Code:

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1 2 3 4 5

>>> df2.join(df1[(df1.Ville1 == df2.Ville) | (df1.Ville2 == df2.Ville) | (df1.Ville3 == df2.Ville)], how='left')[['Nom','CP']] Nom CP 0 toto 1 1 titi 2 2 tutu 3

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