使用 Pandas [with key column] 将 CSV 与不同的列组合答案

【问题标题】：Combining CSV's with Different Columns using Pandas [with key column]使用 Pandas [with key column] 将 CSV 与不同的列组合
【发布时间】：2019-09-02 11:31:34
【问题描述】：

我正在尝试在 Python 中合并两个 CSV 文件，每个 CSV 文件都有唯一的列，但两个 CSV 文件共享一个公共键列。

我一直在查看 StackOverflow/Google/Pandas 文档，但没有找到我想要的内容。 Pandas 文档页面上提供的合并和 concat 示例与我试图实现的不同，所以我不确定我所要求的是否可以通过 Pandas 实现。

我已将两个 CSV 文件中的选定列读入单独的数据帧，我现在想做的是根据键列将两个数据帧组合成一个数据帧。

Example

CSV 1:
Key   Make   Model
501   Audi   A3
502   Audi   A4
503   Audi   A5

CSV 2:
Key   Engine
501   2.0T
502   2.0T
503   2.0T

Combined Expected Result:
Key   Make   Model   Engine
501   Audi   A3      2.0T
502   Audi   A4      2.0T
503   Audi   A5      2.0T

【问题讨论】：

标签： python pandas csv dataframe concat

【解决方案1】：

您需要将您的 csvs 读入 2 个单独的数据框，然后将它们加入“关键”列。

import pandas as pd
df1 = pd.read_csv('csv1.csv')
df2 = pd.read_csv('csv2.csv')
df_final = df1.merge(df2, left_on = 'Key', right_on = 'Key')

【讨论】：

这是否也适用于超过 2 个 csv 文件？

【解决方案2】：

Kacper Sobociński 回答正确，可以使用 pandas 合并。

import pandas as pd

data1 = {'Key': [501,502,503], 
        'Make': ['Audi','Audi','Audi'],
        'Model': ['A3','A4','A5']}

data2 = {'Key':[501,502,503],
         'Engine': ['2.0T', '2.0T','2.0T']}

df1 = pd.DataFrame(data1)
df2 = pd.DataFrame(data2)


df = pd.merge(df1,df2, how = 'inner', on = 'Key')

print(df)

   Key  Make Model Engine
0  501  Audi    A3   2.0T
1  502  Audi    A4   2.0T
2  503  Audi    A5   2.0T

【讨论】：

谢谢，这正是我想要的。
很高兴为您提供帮助，欢迎来到 Stack Overflow。如果此答案或任何其他答案解决了您的问题，请将其标记为已接受