Python Pandas：加入唯一列值并连接答案

【问题标题】：Python Pandas: Join on unique column values and concatenatePython Pandas：加入唯一列值并连接
【发布时间】：2014-01-25 08:46:30
【问题描述】：

我有三个 Pandas 数据框，df1、df2, 和 df3，如下：

import pandas as pd
import numpy as np
df1 = pd.DataFrame({'id' : ['one', 'two', 'three'], 'score': [56, 45, 78]})
df2 = pd.DataFrame({'id' : ['one', 'five', 'four'], 'score': [35, 81, 90]})
df3 = pd.DataFrame({'id' : ['five', 'two', 'six'], 'score': [23, 66, 42]})

如何根据id 加入这些数据框，然后将它们的列连接在一起？所需的输出如下：

#join_and_concatenate by id:

id   score(df1)  score(df2)  score(df3)
one    56            35         NaN
two    45            NaN        66
three  78            NaN        NaN
four   NaN           90         NaN
five   NaN           81         23
six    NaN           NaN        42

我找到了一个相关的page，它谈到了merge()、concatenate() 和join()，但我不确定这些是否能满足我的需求。

【问题讨论】：

标签： python join merge pandas concatenation

【解决方案1】：

concat 可能有更好的方法，但这应该可行：

In [48]: pd.merge(df1, df2, how='outer', on='id').merge(df3, how='outer', on='id')
Out[48]: 
      id  score_x  score_y  score
0    one       56       35    NaN
1    two       45      NaN     66
2  three       78      NaN    NaN
3   five      NaN       81     23
4   four      NaN       90    NaN
5    six      NaN      NaN     42

[6 rows x 4 columns]

要得到你想要的答案：

In [54]: merged = pd.merge(df1, df2, how='outer', on='id').merge(df3, how='outer', on='id')

In [55]: merged.set_index('id').rename(columns={'score_x': 'score(df1)', 'score_y': 'score(df2)
', 'score': 'score(df3)'})
Out[55]: 
       score(df1)  score(df2)  score(df3)
id                                       
one            56          35         NaN
two            45         NaN          66
three          78         NaN         NaN
five          NaN          81          23
four          NaN          90         NaN
six           NaN         NaN          42

[6 rows x 3 columns]

【讨论】：