题目

有两个数据框。一个包含有关地址的信息，另一个包含了不同城市和州之间的关系。

示例：

df_addresses

df_cities

编写一个函数 complete_address 来创建一个单一的数据框，其中包含完整的地址，格式为街道、城市、州、邮政编码。

输入：

import pandas as pd

addresses = {"address": ["4860 Sunset Boulevard, San Francisco, 94105", "3055 Paradise Lane, Salt Lake City, 84103", "682 Main Street, Detroit, 48204", "9001 Cascade Road, Kansas City, 64102", "5853 Leon Street, Tampa, 33605"]}

cities = {"city": ["Salt Lake City", "Kansas City", "Detroit", "Tampa", "San Francisco"], "state": ["Utah", "Missouri", "Michigan", "Florida", "California"]}

df_addresses = pd.DataFrame(addresses)
df_cities = pd.DataFrame(cities)

输出：

def complete_address(df_addresses,df_cities) ->

答案

答案代码

def complete_address(df_addresses, df_cities):
    # Split address column into street, city, and zip code
    df_addresses[['street', 'city', 'zip_code']] = df_addresses['address'].str.split(', ', expand=True)
    
    # Merge with df_cities to get state information
    df_complete = pd.merge(df_addresses, df_cities, on='city', how='left')
    
    # Rearrange columns and drop unnecessary columns
    df_complete = df_complete[['street', 'city', 'state', 'zip_code']]
    
    # Concatenate state with the city in the city column
    df_complete['city'] = df_complete['city'] + ', ' + df_complete['state']
    
    # Drop the state column as it's redundant
    df_complete.drop('state', axis=1, inplace=True)
    
    # Concatenate street, city, and zip code to get complete address
    df_complete['address'] = df_complete['street'] + ', ' + df_complete['city'] + ', ' + df_complete['zip_code']
    
    # Drop intermediate columns
    df_complete.drop(['street', 'city', 'zip_code'], axis=1, inplace=True)
    
    return df_complete

代码说明

这段代码使用了Pandas库中的一些常见功能和技术，主要包括：

1. 字符串操作：使用 str.split() 方法将地址列拆分为街道、城市和邮政编码，以及 str.join() 方法将这些部分连接起来。
2. 数据合并：使用 pd.merge() 函数将两个DataFrame进行合并，以获取城市对应的州信息。
3. 列操作：使用 df[column_name] 来选择DataFrame中的某一列，以及使用 df[[column_list]] 来选择多列。使用 df.drop() 方法删除不需要的列。
4. 数据重排：通过重新排列列的顺序，使DataFrame的列按特定顺序排列。
5. 数据清洗：删除不需要的中间列，以及删除冗余的状态列。
   这些操作结合起来，使得函数能够根据输入的地址数据和城市-州信息数据，生成完整的地址信息，并返回一个包含完整地址的DataFrame。