根据 pandas 中的多个键合并两个 DataFrame答案

【问题标题】：Merge two DataFrames based on multiple keys in pandas根据 pandas 中的多个键合并两个 DataFrame
【发布时间】：2015-11-23 11:52:00
【问题描述】：

pandas（或其他模块）是否具有支持基于多个键合并（或连接）两个表的功能？

例如，我有两个表（DataFrames）a 和 b：

>>> a
A  B  value1
1  1      23
1  2      34
2  1    2342
2  2     333

>>> b
A  B  value2
1  1    0.10
1  2    0.20
2  1    0.13
2  2    0.33

想要的结果是：

A  B  value1  value2
1  1      23    0.10
1  2      34    0.20
2  1    2342    0.13
2  2     333    0.33

【问题讨论】：

标签： python pandas merge dataframe

【解决方案1】：

要通过多个键合并，只需将列表中的键传递给pd.merge：

>>> pd.merge(a, b, on=['A', 'B'])
   A  B  value1  value2
0  1  1      23    0.10
1  1  2      34    0.20
2  2  1    2342    0.13
3  2  2     333    0.33

事实上，pd.merge 的默认设置是使用两个 DataFrame 的列标签的交集，因此 pd.merge(a, b) 在这种情况下同样适用。

【讨论】：

@SurahLi - 很高兴它有帮助！如果这回答了您满意的问题，请考虑将其标记为已接受的答案。（或者如果您对merge 仍有疑问，请告诉我，我会尽力回答。）
列名不同怎么办？
@EntryLevelR：您可以使用left_on 和right_on 参数（而不是on）来解决问题。
为什么我不能在这种情况下添加how = 'left'？它生成SyntaxError: keyword argument repeated。
当我尝试这个解决方案时，我收到以下错误消息 --> TypeError: merge() missing 1 required positional argument: 'right'

【解决方案2】：

根据最新的 pandas 文档，on 参数接受字段名称上的 label 或 list，并且必须在两个数据帧中都可以找到。这是一个 MWE 供其使用：

a = pd.DataFrame({'A':['0', '0', '1','1'],'B':['0', '1', '0','1'], 'v':True, False, False, True]})

b = pd.DataFrame({'A':['0', '0', '1','1'], 'B':['0', '1', '0','1'],'v':[False, True, True, True]})

result = pd.merge(a, b, on=['A','B'], how='inner', suffixes=['_and', '_or'])
>>> result
    A   B   v_and   v_or

0   0   0   True    False
1   0   1   False   True
2   1   0   False   True
3   1   1   True    True

on : 标签或列表要加入的列或索引级别名称。这些必须在两个 DataFrame 中都可以找到。如果 on 是 None 并且不合并索引，则默认为两个 DataFrame 中列的交集。

查看最新的pd.merge 文档了解更多详情。

【讨论】：

还有其他答案提供了 OP 的问题，它们是前段时间发布的。在发布see: How do I write a good answer? 的答案时，请确保添加新的解决方案或更好的解释，尤其是在回答较老的问题时。