合并两个数据帧而不复制项
我有两个数据帧
left = pd.DataFrame(
{"K": ["K0", "K0", "K1", "K2"], "A": ["A0", "A1", "A2", "A3"], "B": ["B0", "B1", "B2", "B3"]}
)
right = pd.DataFrame(
{"K": ["K0", "K0", "K0", "K2"], "C": ["C0", "C1", "C2", "C3"], "D": ["D0", "D1", "D2", "D3"]}
)
K A B
0 K0 A0 B0
1 K0 A1 B1
2 K1 A2 B2
3 K2 A3 B3
K C D
0 K0 C0 D0
1 K0 C1 D1
2 K0 C2 D2
3 K2 C3 D3
我希望将它们合并到一个数据帧中，以便在两个数据帧中都存在键的情况下只考虑行：
K A B C D
0 K0 A0 B0 C0 D0
1 K0 A1 B1 C1 D1
2 K2 A2 B2 C3 D3
如果我使用pandas.merge，我总是得到重复的行。有没有一个简单的方法来实现这一点？
共有2个答案
使用pd.concat
data1="""Index K A B
0 K0 A0 B0
1 K0 A1 B1
2 K1 A2 B2
3 K2 A3 B3"""
data2="""K C D
0 K0 C0 D0
1 K0 C1 D1
2 K0 C2 D2
3 K2 C3 D3"""
data1 = pd.read_table(StringIO(data1), sep='\s+')
data1 = data1.rename(columns={'K':'K1'})
data2 = pd.read_table(StringIO(data2), sep='\s+')
data2 = data2.rename(columns={'K':'K2'})
data = pd.concat([data1, data2], axis=1)
#print(data1,data2)
data = data.drop(data[data.K1 != data.K2].index, axis=0)
data.drop('K2',axis=1,inplace=True)
print(data)
输出
Index K1 A B C D
0 0 K0 A0 B0 C0 D0
1 1 K0 A1 B1 C1 D1
3 3 K2 A3 B3 C3 D3
枚举键，然后合并键和枚举：
(left.assign(enum=left.groupby('K').cumcount())
.merge(right.assign(enum=right.groupby('K').cumcount()),
on=['K', 'enum'])
.drop('enum', axis=1)
)
输出：
K A B C D
0 K0 A0 B0 C0 D0
1 K0 A1 B1 C1 D1
2 K2 A3 B3 C3 D3
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最好的, E.
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我有两个数据帧，DF1和DF2，DF1是存储来自DF2的任何附加信息的主机。 假设DF1是以下格式， DF2包含DF1中已经存在的2个条目和两个新条目。(itemId和item被视为一个组，可以被视为连接的键) 我需要合并两个数据框，以便增加现有项目计数并插入新项目。 结果应该是这样的： 我有一种方法可以做到这一点，但不确定这种方法是否有效或正确
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我正在尝试连接到数据帧。它们看起来像这样 期望的最终目标是： 我一直试图使用pd.merge和。连接函数与on='外'设置不成功
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我有两个数据帧DF1和DF2。 DF1： DF2： 我需要来自DF2的行数，其中EmploymentType='Employee'，EmpStatus='Active'，EmpStartDate 输出： 如何在不合并两个数据帧的情况下实现这一点？ 我不能合并数据帧，因为没有公共键，而且因为我需要基于条件的行数，我不能在任何临时列上加入数据帧，因为我需要避免交叉连接。
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我肯定错过了一些简单的东西。尝试合并熊猫中的两个数据帧，它们的列名基本相同，但右边的数据帧有一些左边没有的列，反之亦然。 我已尝试使用外部联接进行联接： 但这会产生： 我还指定了一个要连接的列（例如，on="id"），但这会重复所有列，除了"id"，如attr_1_x、attr_1_y，这并不理想。我还传递了整个列列表（有很多）到on： 其产生： 我错过了什么？我想得到一个附加了所有行的df，并且
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我有一个包含18个数据帧的列表： 所有数据帧都有一个公共id列，因此很容易将它们与pd连接在一起。一次合并2个。有没有一种方法可以一次将它们连接起来，从而使dfList作为单个数据帧返回？