如何合并两个具有不同时间和大小的数据框答案

【问题标题】：how to merge two dataframe with different times and sizes如何合并两个具有不同时间和大小的数据框
【发布时间】：2023-02-04 03:23:43
【问题描述】：

我正在尝试将这两个数据框合并在一起并保留所有行和列。它们在“时间”列下有不同的时间，所以我希望它们以时间顺序的方式合并。

df1:

time	run_id	weight
0	H1	500
24	H1	400
48	H1	300
0	H2	900
24	H2	800
48	H2	700

df2:

time	run_id	totalizer
0.5	H1	100
10	H1	200
40	H1	300
60	H1	400
0.5	H2	900
5	H2	1000
35	H2	1100
70	H2	1200

我如何将这两个表合并为：

time	run_id	weight	totalizer
0	H1	500
0.5	H1		100
10	H1		200
24	H1	400
40	H1		300
48	H1	300
60	H1		400
0	H2	900
0.5	H2		900
5	H2		1000
24	H2	800
35	H2		1100
48	H2	700
70	H2		1200

我试过了

mergedf = df1.merge(df2, how='outer')

但它将 df1 堆叠在 df2 之上。

感谢任何帮助，谢谢！

【问题讨论】：

标签： python pandas merge

【解决方案1】：

一种选择是使用 combine_first ：

cols = ["run_id", "time"]

out = (
        df1.set_index(cols)
              .combine_first(df2.set_index(cols))
              .reset_index().sort_values(by=cols)
           [["time", "run_id", "weight", "totalizer"]]
       )

输出：

print(out)

    time run_id  weight  totalizer
0    0.0     H1   500.0        NaN
1    0.5     H1     NaN      100.0
2   10.0     H1     NaN      200.0
3   24.0     H1   400.0        NaN
4   40.0     H1     NaN      300.0
5   48.0     H1   300.0        NaN
6   60.0     H1     NaN      400.0
7    0.0     H2   900.0        NaN
8    0.5     H2     NaN      900.0
9    5.0     H2     NaN     1000.0
10  24.0     H2   800.0        NaN
11  35.0     H2     NaN     1100.0
12  48.0     H2   700.0        NaN
13  70.0     H2     NaN     1200.0

【讨论】：