Python Dataframe Merge：字符串大写问题答案

【问题标题】：Python Dataframe Merge: string capitalization issuePython Dataframe Merge：字符串大写问题
【发布时间】：2019-03-30 07:08:48
【问题描述】：

当我尝试根据列的值合并两个不同的数据集时，我注意到如果大写相同，两张表中的列值将正确匹配。但是，如果大小写不同，即使字符串相同，Python 也无法识别 df1 和 df2 的对应值。

有没有办法在不改变数据集内容的情况下做到这一点？

merged_df = pd.merge(df1, df2, on=['column1'], how = 'left')
merged_df.drop_duplicates(keep='first', inplace=True)
merged_df.to_csv('report.csv', index=False)

【问题讨论】：

如果大小写不同，则字符串不相同。你为什么不把大写规范化
如果您想在比较中有效地忽略大小写，可以使用字符串方法str.lower()。但是，是的，'ThisString'!='thisstring'
你可以使用left_on和right_on
有什么方法可以在合并语句中实现这一点吗？

标签： python string pandas dataframe merge

【解决方案1】：

通过pd.Series.str.lower 在合并之前规范化你的字符串。如果出于某种原因，您不想更改原始数据框，可以使用pd.DataFrame.assign：

merged_df = pd.merge(df1.assign(column1=df1['column1'].str.lower()),
                     df2.assign(column1=df2['column1'].str.lower()),
                     on='column1', how='left')

【讨论】：

【解决方案2】：

一种易于理解的方法，

df1['column1']=df1['column1'].str.lower()
df2['column2']=df2['column2'].str.lower()

然后继续您的代码。

【讨论】：

我会走这条路，谢谢。我只是想知道是否有办法在不改变数据集内容的情况下做到这一点。
@Ashutosh.. df2['column1']=df2['column1'].str.lower() ，只是为了或不同而改变第二次出现，