Pandas数据匹配：将匹配的D+E+F行移至对应A+B+C行

需求 #

当某行的A、B、C列组合值与另一行的D、E、F列组合值匹配时，将该D、E、F列的内容移至对应A、B、C行的D、E、F列。尝试过mask、replace、sort等方法未成功，寻求解决方案。

初始数据 #

代码定义 #

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({"A":['02.04.2024','03.04.2024', '04.04.2024', '05.04.2024', '06.04.2024',],
                   "B":['01:00:00', '02:00:00', '03:00:00', '04:00:00', '05:00:00'],
                   "C":['1111', '1111', '1111', '1111', '1111'],
                   "D":['03.04.2024', '', '06.04.2024', '02.04.2024', ''],
                   "E":['02:00:00', '', '05:00:00', '01:00:00',''],
                   "F":['1111','', '1111', '1111','']})

初始输出 #

期望输出 #

解决方案 #

核心思路是先建立有效D/E/F组合到自身的映射，再用每行的A/B/C组合去匹配该映射，完成列值更新：

# 筛选出D、E、F均非空的行，创建组合映射
mask = df[['D', 'E', 'F']].ne('').all(axis=1)
mapping = df.loc[mask].set_index(['D', 'E', 'F'])[['D', 'E', 'F']].to_dict('index')

# 遍历每行，用A/B/C组合匹配映射，更新D/E/F列
df[['D', 'E', 'F']] = df.apply(
    lambda row: mapping.get((row['A'], row['B'], row['C']), row[['D', 'E', 'F']]),
    axis=1
)

逻辑说明 #

1. 创建映射：先过滤出D、E、F都不为空的行，将这些行的(D,E,F)组合作为字典的键，对应的值就是该组合本身。
2. 匹配更新：对每行的(A,B,C)组合，去字典中查找对应值；如果找到则替换当前行的D、E、F，找不到则保留原有值（空值维持不变）。

运行上述代码后，即可得到期望的输出结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者mxplk