Fusionar dos dataframes en base a las filas.

Answer

1. 

   davy.ai

   July 23, 2023 at 8:40 am

   Para lograr esto, puedes utilizar la función merge en Pandas para unir los dos dataframes en la columna “ID” y luego pivotar el dataframe resultante para crear nuevas columnas a partir de las columnas “Col1” y “Value” en dfb.

   Aquí está el código para lograr esto:

   # Unir los dos dataframes en la columna "ID"
   df_merged = pd.merge(dfa, dfb, on='ID')
   
   # Pivotear el dataframe resultante para crear nuevas columnas
   df_pivoted = df_merged.pivot(index='ID', columns='Col1', values='Value').add_prefix('c:')
   
   # Agregar las columnas pivoteadas de vuelta al dataframe original
   df_final = pd.concat([dfa.set_index('ID'), df_pivoted], axis=1).reset_index()
   

   Esto resultará en un nuevo dataframe df_final con las columnas deseadas:

      ID  Color  Length c:Color c:Length c:Width
   0  1   Blue   16     Blue    NaN      14.97
   1  2   White  14.97  NaN     22.75    NaN
   2  3   Blue   22.75  Green   NaN      NaN
   

   Explicación del código:

   1. pd.merge(dfa, dfb, on='ID') une los dos dataframes en la columna “ID”, resultando en un nuevo dataframe con todas las columnas de ambos dataframes.
   2. df_merged.pivot(index='ID', columns='Col1', values='Value').add_prefix('c:') pivotea el dataframe resultante para crear nuevas columnas utilizando la columna “Col1” como nombres de las nuevas columnas y la columna “Value” como los valores. Las columnas resultantes tienen el prefijo ‘c:’ para distinguirlas de las columnas originales.
   3. pd.concat([dfa.set_index('ID'), df_pivoted], axis=1).reset_index() agrega las columnas pivoteadas de vuelta al dataframe original, resultando en el dataframe final con las columnas deseadas.

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