在python中的common列上加入两个数据帧

Question

我有一个数据帧df:

id   name   count
1    a       10
2    b       20
3    c       30
4    d       40
5    e       50

这里我有另一个数据帧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上加入这两个数据帧(两者都是相同的).这是df3的一个例子:

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？

Answer 1

用途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

如果只需要列,price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个解决方案

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

Answer 2

join除非我们指定要使用的列，否则利用索引进行合并。但是，我们只能为'left'数据框指定一列而不是索引。

战略：

• set_index上df2是id1
• 使用join与df作为左数据框，并id作为on参数。请注意，我能有set_index('id')上df，以避免使用该on参数。但是，这使我可以将列留在数据框中，而不必稍后重新设置索引。

df.join(df2.set_index('id1'), on='id')

   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

如果你只想price从df2

df.join(df2.set_index('id1')[['price']], on='id')


   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