使用完全外连接合并两个数据帧在两个数据帧上没有获得关键列答案

【问题标题】：Merging two data frames not getting Key Column on both dataframes with Full OuterJoin使用完全外连接合并两个数据帧在两个数据帧上没有获得关键列
【发布时间】：2020-10-08 12:08:28
【问题描述】：

我有两个如下所示的数据框。我使用 pandas 和 numpy 来比较差异。

df_a
               Key                           Value
0       data_owner                            John
1     locationcode                           local
2             Unit                           sales
3      application                       autosales


df_b 
               Key                           Value
0       data_owner                            John
1     locationcode                           local
2             Unit                           sales
3      application                       autosales
4       department                     frontoffice

我正在使用以下代码进行合并

 df = pd.merge(df_a,df_b,on=['Key'],how='outer',left_index=True,right_index=True)

 df['diff'] = np.where((df['Value_x']==df['Value_y']), 'No', 'Yes')

我打算输出比较 df 和两边任何缺失的项目。

下面的实际输出：但问题是我想从两个数据帧中显示 Key，但如果你看到下面的输出它只显示一次，即我需要 Key_y 也成为输出的一部分。

              Key                         Value_x                          Value_y   diff
0       data_owner                            John                            John   No
1     locationcode                           local                           local   No
2             unit                           sales                           sales   No
3      application                       autosales                       autosales   No
4       department                     frontoffice                             NaN   No

预期输出：我想同时显示 Key

            Key_x                          Value_x       Key_y                    Value_y    diff
0       data_owner                            John       data_owner                  John    No
1     locationcode                           local       locationcode               local    No
2             unit                           sales       unit                       sales    No
3      application                       autosales       application            autosales    No
4       department                     frontoffice       NaN                          NaN    Yes

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe outer-join

【解决方案1】：

使用DataFrame.add_suffix在合并前将后缀添加到两个数据框的列中，这样它们的键在合并后不会合并为单个列：

df = pd.merge(
    df_b.add_suffix('_x'), df_a.add_suffix('_y'), 
    left_on='Key_x', right_on='Key_y', how='outer')

df['diff'] = np.where(df['Value_x'].eq(df['Value_y']), 'No', 'Yes')

# print(df)
          Key_x      Value_x         Key_y    Value_y diff
0    data_owner         John    data_owner       John   No
1  locationcode        local  locationcode      local   No
2          Unit        sales          Unit      sales   No
3   application    autosales   application  autosales   No
4    department  frontoffice           NaN        NaN  Yes

【讨论】：

它就像魅力一样。谢谢.. 还有一个疑问如何获得“不适用”而不是 Nan。
只需使用df = df.fillna('Not Applicable')。