如何将左DataFrame单行数据按匹配Key拆分至右DataFrame多行？

你需要实现的是将左表中每个Key对应的Data值，平均分配到右表该Key的所有行中（每行取值为Data / 该Key在右表的行数），用Pandas可以这样做：

步骤说明 #

• 先将右表与左表按Key做左连接，让右表每行都带上对应Key的Data值
• 按Key分组，将每组的Data值替换为Data总量 / 组内行数

代码示例 #

import pandas as pd

# 创建示例数据
left_df = pd.DataFrame({'Key': ['A', 'B'], 'Data': [4, 1]})
right_df = pd.DataFrame(
    {'Key': ['A', 'A', 'A', 'B', 'A'], 
     'Other Data': ['Monday', 'Tuesday', 'Wednesday', 'Monday', 'Thursday']}
)

# 合并左右表，保留右表所有行并匹配对应Key的Data
merged_df = pd.merge(right_df, left_df, on='Key', how='left')

# 按Key分组，计算每行应分配的Data值
merged_df['Data'] = merged_df.groupby('Key')['Data'].transform(
    lambda group: group.iloc[0] / len(group)
)

print(merged_df)

输出结果 #

Key Other Data  Data
0   A     Monday   1.0
1   A    Tuesday   1.0
2   A  Wednesday   1.0
3   B     Monday   1.0
4   A   Thursday   1.0

如果需要将Data列转为整数类型，只需添加一行：

merged_df['Data'] = merged_df['Data'].astype(int)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Dalv32