我有一个数据框df:
id name count
1 a 10
2 b 20
3 c 30
4 d 40
5 e 50
这是另一个数据框df2:
id1 price rating
1 100 1.0
2 200 2.0
3 300 3.0
5 500 5.0
我想在列id和id1(都引用相同)上加入这两个数据框。这是df3的示例:
id name count price rating
1 a 10 100 1.0
2 b 20 200 2.0
3 c 30 300 3.0
4 d 40 Nan Nan
5 e 50 500 5.0
我应该使用df.merge还是pd.concat？
最佳答案
使用 merge :
print (pd.merge(df1, df2, left_on='id', right_on='id1', how='left').drop('id1', axis=1))
id name count price rating
0 1 a 10 100.0 1.0
1 2 b 20 200.0 2.0
2 3 c 30 300.0 3.0
3 4 d 40 NaN NaN
4 5 e 50 500.0 5.0
另一个解决方案是简单的重命名列:
print (pd.merge(df1, df2.rename(columns={'id1':'id'}), on='id', how='left'))
id name count price rating
0 1 a 10 100.0 1.0
1 2 b 20 200.0 2.0
2 3 c 30 300.0 3.0
3 4 d 40 NaN NaN
4 5 e 50 500.0 5.0
如果只需要
price列，则最简单的是 map :df1['price'] = df1.id.map(df2.set_index('id1')['price'])
print (df1)
id name count price
0 1 a 10 100.0
1 2 b 20 200.0
2 3 c 30 300.0
3 4 d 40 NaN
4 5 e 50 500.0
另外2种解决方案:
print (pd.merge(df1, df2, left_on='id', right_on='id1', how='left')
.drop(['id1', 'rating'], axis=1))
id name count price
0 1 a 10 100.0
1 2 b 20 200.0
2 3 c 30 300.0
3 4 d 40 NaN
4 5 e 50 500.0
print (pd.merge(df1, df2[['id1','price']], left_on='id', right_on='id1', how='left')
.drop('id1', axis=1))
id name count price
0 1 a 10 100.0
1 2 b 20 200.0
2 3 c 30 300.0
3 4 d 40 NaN
4 5 e 50 500.0
关于python - 在python的公共(public)列上加入两个数据框，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/41463119/