使用完全外连接连接 pandas 中的两个数据帧

Question

我在 pandas 中有两个数据框，如下所示。EmpID 是两个数据帧中的主键。

df_first = pd.DataFrame([[1, 'A',1000], [2, 'B',np.NaN],[3,np.NaN,3000],[4, 'D',8000],[5, 'E',6000]], columns=['EmpID', 'Name','Salary'])
df_second = pd.DataFrame([[1, 'A','HR','Delhi'], [8, 'B','Admin','Mumbai'],[3,'C','Finance',np.NaN],[9, 'D','Ops','Banglore'],[5, 'E','Programming',np.NaN],[10, 'K','Analytics','Mumbai']], columns=['EmpID', 'Name','Department','Location'])

我想用 EmpID 连接这两个数据框，以便

1. 如果存在并且键匹配，一个数据框中的缺失数据可以用另一表中的值填充
2. 如果存在带有新键的观察结果，则应将它们附加到结果数据框中

我使用下面的代码来实现这一点。

merged_df = pd.merge(df_first,df_second,how='outer',on=['EmpID'])

但这段代码给了我我不想要的重复列，因此我只使用两个表中的唯一列进行合并。

ColNames = list(df_second.columns.difference(df_first.columns))
ColNames.append('EmpID')
merged_df = pd.merge(df_first,df_second,how='outer',on=['EmpID'])

现在我没有得到重复的列，但在键匹配的观察中也没有得到价值。

如果有人能帮助我，我将非常感激。

问候， 凯拉什·内吉

Answer 1

看来您需要通过列创建的索引进行combine_first匹配：set_indexEmpID

df = df_first.set_index('EmpID').combine_first(df_second.set_index('EmpID')).reset_index()
print (df)
   EmpID   Department  Location Name  Salary
0      1           HR     Delhi    A  1000.0
1      2          NaN       NaN    B     NaN
2      3      Finance       NaN    C  3000.0
3      4          NaN       NaN    D  8000.0
4      5  Programming       NaN    E  6000.0
5      8        Admin    Mumbai    B     NaN
6      9          Ops  Banglore    D     NaN
7     10    Analytics    Mumbai    K     NaN

编辑：

对于某些列的顺序需要reindex：

#concatenate all columns names togetehr and remove dupes
ColNames = pd.Index(np.concatenate([df_second.columns, df_first.columns])).drop_duplicates()
print (ColNames)
Index(['EmpID', 'Name', 'Department', 'Location', 'Salary'], dtype='object')

df = (df_first.set_index('EmpID')
      .combine_first(df_second.set_index('EmpID'))
      .reset_index()
      .reindex(columns=ColNames))
print (df)
   EmpID Name   Department  Location  Salary
0      1    A           HR     Delhi  1000.0
1      2    B          NaN       NaN     NaN
2      3    C      Finance       NaN  3000.0
3      4    D          NaN       NaN  8000.0
4      5    E  Programming       NaN  6000.0
5      8    B        Admin    Mumbai     NaN
6      9    D          Ops  Banglore     NaN
7     10    K    Analytics    Mumbai     NaN