Jointure 2 Dataframes - Problème

Bonjour,

Je dispose de 2 dataframes.

Le premier :

Code:

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1 2 3 4

df1 = pd.DataFrame({'nom_combinaison': ['Combinaison1', 'Combinaison1', 'Combinaison1', 'Combinaison2','Combinaison2', 'Combinaison2', 'Combinaison3', 'Combinaison3', 'Combinaison3'], 'prenom': ['Personne2', 'Personne3', 'Personne1', 'Personne2', 'Personne4', 'Personne1', 'Personne2', 'Personne5', 'Personne1']})   df2 = pd.DataFrame({'prenom': ['Personne1', 'Personne2', 'Personne3', 'Personne4', 'Personne5'], 'valeur1' : [2, 1, 1, 4, 5], 'valeur2' : [7, 4, 1, 1, 2], 'valeur3' : [1, 2, 3, 3, 1], 'valeur4' : [7, 8, 9, 4, 5], 'valeur5' : [10, 11, 12, 2, 6]})

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Je souhaite joindre les valeurs de df2 dans df1.

Code:

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1 2 3 4 5 6 7 8

df1 = pd.DataFrame({'nom_combinaison': ['Combinaison1', 'Combinaison1', 'Combinaison1', 'Combinaison2','Combinaison2', 'Combinaison2', 'Combinaison3', 'Combinaison3', 'Combinaison3'], 'prenom': ['Personne2', 'Personne3', 'Personne1', 'Personne2', 'Personne4', 'Personne1', 'Personne2', 'Personne5', 'Personne1']})   df2 = pd.DataFrame({'prenom': ['Personne1', 'Personne2', 'Personne3', 'Personne4', 'Personne5'], 'valeur1' : [2, 1, 1], 'valeur2' : [7, 4, 1], 'valeur3' : [1, 2, 3], 'valeur4' : [7, 8, 9], 'valeur5' : [10, 11, 12]})     test = pd.merge(df1, df2, how = "outer", on = ["prenom"]) test = test.sort_values(by = ["nom_combinaison", "prenom"])

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Malheureusement, j'ai des NA qui apparaissent un peu partout :

Code:

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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

nom_combinaison prenom valeur1 valeur2 valeur3 45 Combinaison_1 Personne2 NaN NaN NaN 54 Combinaison_1 Personne3 NaN NaN NaN 0 Combinaison_1 Personne1 2.0 1.0 1.0 46 Combinaison_2 Personne2 NaN NaN NaN 71 Combinaison_2 Personne4 NaN NaN NaN 1 Combinaison_2 Personne1 2.0 1.0 1.0 47 Combinaison_3 Personne2 NaN NaN NaN 95 Combinaison_3 Personne5 NaN NaN NaN 2 Combinaison_3 Personne1 2.0 1.0 1.0

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Je remarque que c'est systématiquement 1 personne par combinaison qui est jointe. Le reste, jamais. Le champ "prenom" est de type Series :

Code:

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1 2 3 4 5 6

print(type(df1["prenom"])) print(type(df2["prenom"]))   <class 'pandas.core.series.Series'> <class 'pandas.core.series.Series'>

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Bref, je n'arrive pas à comprendre... Existe t-il une autre manière de joindre ces dataframes ?
Merci.

Salut

Citation:

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Envoyé par preliator

Bref, je n'arrive pas à comprendre... Existe t-il une autre manière de joindre ces dataframes ?

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Si vous partez de 2 tableaux pour en faire un seul, il va falloir une clef (unique) pour faire la jointure. Par défaut, ce sera l'index. Et là où les colonnes ne sont pas renseignées, on se retrouve avec un Nan...
Ceci dit, "joindre" ne dit pas ce que vous cherchez à obtenir... et une jointure n'est peut être pas ce qu'il faut pour le réaliser.

- W

:salut:

df2 est bancal, les arrays doivent avoir la même longueur.

Citation:

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Envoyé par danielhagnoul

:salut:

df2 est bancal, les arrays doivent avoir la même longueur.

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Oups ! C'est corrigé :) Malheureusement, le problème ne semble pas venir de la.

Citation:

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Envoyé par wiztricks

Salut



Si vous partez de 2 tableaux pour en faire un seul, il va falloir une clef (unique) pour faire la jointure. Par défaut, ce sera l'index. Et là où les colonnes ne sont pas renseignées, on se retrouve avec un Nan...
Ceci dit, "joindre" ne dit pas ce que vous cherchez à obtenir... et une jointure n'est peut être pas ce qu'il faut pour le réaliser.

- W

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Merci pour votre réponse.

Effectivement, pour moi, je renseigne la clef unique dans "on = ["prenom"]", ou "prenom" est la colonne dont je me sers pour la jointure. Par exemple, dans "test" (le dataframe final où j'ai joins les deux dataframes), je remarque des valeurs NA dans "Personne2", "Personne3", etc alors que ces modalités sont pourtant bien renseignées dans df2. Au final, c'est le fait que seulement 1 personnes par combinaison est correctement jointe que j'ai du mal à comprendre ...

Bon, j'ai finalement résolu le problème ... c'était des espaces " " dans mon dataframe "df2" qui foiraient ma jointure. J'ai résolu le problème en les supprimant :')

Merci à vous.

Salut,

Citation:

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Envoyé par preliator

Bon, j'ai finalement résolu le problème ... c'était des espaces " " dans mon dataframe "df2" qui foiraient ma jointure. J'ai résolu le problème en les supprimant :')

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Il n'y a pas d'espaces dans le code que vous avez posté.
Par ailleurs, essayez "plus simple":

Code:

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1 2	>>> d1 = pd.DataFrame(dict(P=list('abc'), V=[1, 2, 3])) >>> d2 = pd.DataFrame(dict(P=list('aaa'), C=list('xyz'))

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çà donne:

Code:

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1 2 3 4 5 6 7

>>> pd.merge(d1, d2, how='outer', on=['P']) P V C 0 a 1 x 1 a 1 y 2 a 1 z 3 b 2 NaN 4 c 3 NaN

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Et vous voyez que çà à dupliqué la ligne a, 1 pour ajouter les différents C et qu'on a des NaN là où il n'y a pas de C à mettre en face.

- W