加入两个 Pandas 数据框，（合并）来自相同列名的值

Question

我正在使用 json_normalize 将单行中的数据“扩展”成多行 - 使用来自原始行和扩展的数据填充列 -输出数据。

我有一个单一的情况，我在原始数据框中有相同的列名，和正在分解并重新连接的数据。

可以理解，我收到的最初错误是：

ValueError: columns overlap but no suffix specified: Index(['details'], dtype='object')

但是，指定后缀（“_right”）会产生类似于以下内容的输出：

      status        details         details_right
0       A           752016134   
1       A           752016134   
2       A           835847477   
3       A           405296228   
4       A           193753632   
5       B           667711915   
6       A                           305304644

我正在寻找：

        status      details         
0       A           752016134   
1       A           752016134   
2       A           835847477   
3       A           405296228   
4       A           193753632   
5       B           667711915   
6       A           305304644

我正在使用的代码：

newdataframe = (pd.concat({i: json_normalize(block) for i, block in dataframe1.pop('data').items()})
           .reset_index(level=1, drop=True)
           .join(dataframe1, how='right', rsuffix='_right')
           .reset_index(drop=True))

• dataframe1 被扩展，使用“data”列中包含的 json 数据
• dataframe1 和“data”都包含一个名为“details”的列，我想“合并”

--

检查 pandas API 参考，似乎唯一的方法是在创建结果数据框之后重命名/连接列。

但是，我想在新的数据框创建步骤中执行此操作，以便如果有 另一个 重复列，我不需要“硬编码”任何列/修复详细信息。

如果有更好的方法来做我正在寻找的事情，请告诉我。

谢谢！如果我能澄清任何事情，请告诉我！

Answer 1

combine_first 应该可以工作：

newdataframe = (pd.concat({i: json_normalize(block) for i, block in dataframe1.pop('data').items()})
           .reset_index(level=1, drop=True)
           .combine_first(dataframe1)
           .reset_index(drop=True))

但也许我的逻辑有错误，你需要combine。