根据行值合并数据框答案

【问题标题】：Merging Data frames based on row values根据行值合并数据框
【发布时间】：2019-12-04 06:59:02
【问题描述】：

我有 2 个长度不等的数据帧。 df1是3列6行数据的数据框

   Col A  Col B   Col C
     1      2       3
     2      3       4
     3      4       5
     4      5       6
     5      6       7
     8      9      10

df2 是另一个包含 3 列 3 行数据的文件

    Col A   Col B   Col C
      4       5       9
      7       8      11
      9      10      13

我想合并 df1 和 df2，如果 df1 中的 col 2 和 col 3 以及 df2 中的 col 1 和 col 2 相等，则结果是 4 列的数据框，而其他行被删除

预期结果

   Col A  Col B  Col C Col D
    3      4      5     9
    8      9     10     13

代码

  import pandas as pd
  import numpy as np

  df1 = pd.DataFrame ({'colA': ['4', '7', '9'],
                       'colB': ['5', '8', '10'],
                       'colC': ['9', '11', '13']},
                        index=[0, 1, 2])


  df2 = pd.DataFrame ({'colA': ['1', '2', '3', '4', '5', '8'],
                       'colB': ['2', '3', '4', '5', '6', '9'],
                       'colC': ['3', '4', '5', '6', '7', '10']},
                        index=[0, 1, 2, 3, 4, 5])

  new_df = pd.merge(df1, df2,  how='left', left_on =['df1_colB','colC'], 
                                           right_on = ['df2_colA','colB'])

  print(new_df)

程序

  Exception has occurred: KeyError

有没有其他方法可以使用 csv 来做到这一点？

【问题讨论】：

您在left_on 中输入的内容应该是您的列名，所以colB 而不是df1_colB
它让我得到了预期结果中除了 col A 之外的所有值。
我有点困惑你想如何合并它们。你能补充一点细节吗？同时，通过 col 1.. 你真的是我 col A 吗？
我想，我想让程序做的事情可以这样表述：比较df1和df2中的行时，如果df1中一行的col B和col C等于col A和col B df2 中的一行然后创建一个新的数据框（new_df），其中来自 df2 的 col C 添加为 df1 中的 colD

标签： python-3.x pandas csv data-cleaning

【解决方案1】：

我猜你混淆了数据框的顺序。请使用此代码，它不是您真正需要但关闭：

new_df = pd.merge(df2, df1,  how='inner', left_on =['colB','colC'], 
                                           right_on = ['colA','colB'])

【讨论】：

【解决方案2】：

尝试合并 df2 与 df1 具有 rename 列名称以匹配 df2 中的 2 列

df2.merge(df1.rename(columns={'colA': 'colB', 'colB': 'colC', 'colC':'colD'}))

Out[14]:
  colA colB colC colD
0    3    4    5    9
1    8    9   10   13

【讨论】：