按 ID 将两个数据框与 pandas 合并

Question

我有两个数据框/csv 文件，我正在尝试按 ID 合并它们。

df1:

df2:

我正在尝试这样做：

df3 = (pd.merge(df1, df2, left_on='leg_id', right_on='leg', how='inner'))

我想查看来自 df2 的所有数据，其中 id 是 df1 上的 id_leg 并且还想查看来自 df1 的数据，因为它的 1:M 可能会在 df2 的每个入口重复出现

一些建议？

Answer 1

使用 merge 有一个缺点，即 leg_id 和 leg 包含在结果中（内容相同）。

也许更好的选择是：

• 将df1中的索引设置为leg_id。
• 将df2中的索引设置为leg。
• 加入两个 DataFrame（现在在它们的索引上）。

到目前为止，结果有索引（取自 leg_id 和 leg）但是 没有名字。要将其更改为“普通”的命名列，您可以：

• 重命名索引（例如，改为leg）。
• 重置索引（实际上只是此操作将其更改为 “普通”列）。

代码如下：

df1.set_index('leg_id').join(df2.set_index('leg'), how='inner')\
    .rename_axis(index='leg').reset_index()

这个解决方案相对于merge的优势在于索引列 只发生一次。