合并两个共享相同列值的数据框

Question

我有两个数据框 df1 =

C	L	O	D	LN	M	x	y	z	w
FR	312	73	2021-04-09	1	W	1	0	0	0
FR	312	73	2021-04-09	1	W	0	1	0	0
FR	312	73	2021-04-09	1	W	0	0	1	0
FR	312	73	2021-04-09	3	W	1	0	0	0
FR	312	73	2021-04-09	3	W	0	1	0	0
FR	312	73	2021-04-09	3	W	0	0	1	0
FR	312	73	2021-04-09	4	W	1	0	0	0
FR	312	73	2021-04-09	4	W	0	1	0	0
FR	312	73	2021-04-09	4	W	0	0	1	0
FR	312	73	2021-04-09	5	W	1	0	0	0
FR	312	73	2021-04-09	5	W	0	1	0	0

df2 =

C	L	O	D	LN	M	x	y	z	w
FR	312	73	2021-04-09	1	L	1	0	0	1

我想在 C 上连接或合并这 2 个 df |大号 | ○ | D | LN

想要的输出 =

C	L	O	D	LN	M	x	y	z	w
FR	312	73	2021-04-09	1	W	1	0	0	0
FR	312	73	2021-04-09	1	W	0	1	0	0
FR	312	73	2021-04-09	1	W	0	0	1	0
FR	312	73	2021-04-09	1	L	0	0	0	1

感谢您的帮助

Answer 1

正如我试图在 cmets 中指出的那样，一个可能的解决方案是：

• 复制df2，并删除不需要的列（用于合并）
• 在df2_dupli 和df1 上使用内部合并
• 可能删除Nan 行，不确定是否需要此步骤
• 结合 df2 和 df_merge (concat)
• 利润

# initialize
df1 = pd.DataFrame(data={'A': [1, 2, 3], 'B': ["abc", "abc", "cde"], 'C': [0, 1, 0]})
df2 = pd.DataFrame(data={'A': [1, 2], 'B': ["abc", "abc"], 'C': [5, 5]})

# duplicate and drop
df2_dupli = df2.copy()
df2_dupli = df2_dupli.drop(columns=['C'])

# inner merge
df_merge = pd.merge(df1, df2_dupli,  how='inner', left_on=['A','B'], right_on = ['A','B'])

# combine
df_out = pd.concat([df_merge, df2])

>>> df1
   A    B  C
0  1  abc  0
1  2  abc  1
2  3  cde  0

>>> df2
   A    B  C
0  1  abc  5
1  2  abc  5

>>> df_out
   A    B  C
0  1  abc  0
1  2  abc  1
0  1  abc  5
1  2  abc  5

df_out 现在包含来自df2 的所有行，以及来自df1 在指定列中与df2 具有相同值的行。

Answer 2

您可以设置索引，使其与您要匹配的数据对齐：

df1.set_index(['C','L','O','D','LN'], inplace=True) 
df2.set_index(['C','L','O','D','LN'], inplace=True) 

然后您可以将两个 dfs 合并为一个包含所有记录的 dfs

df_concat = pd.concat([df1, df2], axis=0)

剩下的就是找到两个数据帧中存在的索引，并在连接的 df 上使用它：

i2keep = set(df1.index.tolist()) and set(df2.index.tolist())
df_concat.loc[i2keep,:].reset_index()

产量

    C    L   O         D  LN  M  x  y  z  w                                                                             
0  FR  312  73  4/9/2021   1  W  1  0  0  0                                                                             
1  FR  312  73  4/9/2021   1  W  0  1  0  0                                                                             
2  FR  312  73  4/9/2021   1  W  0  0  1  0                                                                             
3  FR  312  73  4/9/2021   1  L  1  0  0  1