合并熊猫数据框，合并非关键的同一列

【问题标题】：Merge pandas dataframes, combine same column that are not key合并熊猫数据框，合并非关键的同一列
【发布时间】：2021-09-02 09:33:56
【问题描述】：

我想合并三个数据框。我试图简化问题来解释：我有df 与列['1', '2', '3'] 和df1 与列['1', '2', '3'] 和df2 与列['1', '2', '3']。

我想合并键 1 和 2 上的数据框。

我尝试了以下（简化）：

new = pd.merge(df, df1, how = 'left', on = [ '1', '2'])
new1 = pd.merge(new, df2, how = 'left', on = ['1', '2'])

现在你得到了结果

我愿意

欢迎任何帮助！我不想使用循环。

提前致谢。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

Merge 将仅“合并”您在“on”中指定的列（并且仅在列上）。也就是说，这是按预期工作的。

如果您有匹配的第 1 列和第 2 列但不同的第 3 列并且您进行了合并，那么我们的新输出中的每一列应该是什么？ 1 和 2 将是它们在两个原始文件中的任何内容，但第 3 列有两个不同的选项。合并的功能是按不同的列拆分它们。

您可能想要的是append。 Append 会将一个数据框放在另一个数据框下方，如本页所述：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/merging.html#concatenating-using-append。

这将为您提供包含 '1', '2', '3' 列的输出。

new = df.append(df1)
new1 = new.append(df2)

你甚至可以做new = df.append([df1,df2])，但我没有尝试过，手边没有 3 个数据框。

您确实说过您只想合并第 1 列和第 2 列，所以我可能完全错过了您的观点。在这种情况下，您对第 3 列中的数据有何要求？您可以通过使用 append 然后删除一些重复项或以其他方式清理此输出来实现此目的。

【讨论】：