按列值 Pandas 连接数据框答案

【问题标题】：Join dataframes by column values pandas按列值 Pandas 连接数据框
【发布时间】：2017-02-03 19:35:49
【问题描述】：

我有两个来自不同数据库的数据框 df1 和 df2。数据框中的每个项目都由 id 标识。

df1 = pd.DataFrame({'id':[10,20,30,50,100,110],'cost':[100,0,300,570,400,140]})

df2 = pd.DataFrame({'id':[10,23,30,58,100,110],'name':['a','b','j','d','k','g']})

两个数据框中都有一些常见的产品，在这种情况下，ID 为：10,30,100,110。我想将此信息合并到一个数据框中，如下所示：

df3 = pd.DataFrame({'id':[10,30,100,110],'name':['a','j','k','g'],'cost':[100,300,400,140]})

我试图用字典和嵌套循环来做这件事，但我处理了大量的数据，这样做只需要很长时间。

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe merge inner-join

【解决方案1】：

我认为你可以使用merge，默认参数how='inner'被省略：

print (pd.merge(df1,df2,on='id'))
   cost   id name
0   100   10    a
1   300   30    j
2   400  100    k
3   140  110    g

【讨论】：

我没有得到相同的结果。我更新了问题。
它看起来像错字 - 双 df2 print (pd.merge(df2,df2,on='id'))