合并/连接/加入两个数据框答案

【问题标题】：Merging/Concat/Joining two dataframes合并/连接/加入两个数据框
【发布时间】：2021-11-13 19:42:59
【问题描述】：

我有一个带有不同代码标识符的 pandas 数据框，详情如下：

df1 = pd.DataFrame([['a', 1], ['b', 2],['c', 3],['d', 4],['e', 5],['f', 5]],
                   columns=['code', 'value1'])

第二个数据框如下

df2 = pd.DataFrame([['a', 11], ['b', 12],['c', 13],['d', 14],['e', 15],['f', 16],['g', 17], ['h', 2],['i', 3],['j', 4],['k', 5],['l', 5]],
                   columns=['code', 'value2'])

我只想查看 df1 中标识的代码（即 a-f），并有一个名为 value2 的第三列。

我试过了

df1 = df1.join(df2, on = '代码')

但我一直得到 NaN 的值

我查看了几个地方并看到了合并、连接和连接，但它们似乎都不起作用

【问题讨论】：

你想要的输出是什么？

标签： python pandas join merge concatenation

【解决方案1】：

试试这个：

df1 = df1.merge(df2, on = 'code')

因为您将列命名为“代码”而不是“代码”

【讨论】：

【解决方案2】：

用途：

>>> df1.merge(df2, how='inner', on='code')
    code    value1  value2
0   a   1   11
1   b   2   12
2   c   3   13
3   d   4   14
4   e   5   15
5   f   5   16

或者你的意思是how='outer'和merge？

>>> df1.merge(df2, how='outer', on='code')
   code  value1  value2
0     a     1.0      11
1     b     2.0      12
2     c     3.0      13
3     d     4.0      14
4     e     5.0      15
5     f     5.0      16
6     g     NaN      17
7     h     NaN       2
8     i     NaN       3
9     j     NaN       4
10    k     NaN       5
11    l     NaN       5
>>>

【讨论】：

【解决方案3】：

要仅查看 df1 中标识的代码（即 a-f）并具有标题为 value2 的第三列，您应该使用 merge 方法与 how='inner' 和 on='code：

>>> df1.merge(df2, how='inner', on='code')
    code    value1  value2
0   a   1   11
1   b   2   12
2   c   3   13
3   d   4   14
4   e   5   15
5   f   5   16

【讨论】：