用 Pandas 合并两个不同的数据框

Question

我是pandas新手，需要完成以下任务，有没有有效的方法呢？ 有 2 个不同的数据帧，dfa 和 dfb：

我用它把它们合并在一起：

df = pd.merge(dfa, dfb, left_on = ['a_retry','a_cca', 'a_rssif', 'a_lqif'], right_on = ['b_retry','b_cca', 'b_rssif', 'b_lqif'])

我得到了 df 输出：

但这不是我的期望。 合并后的数据框包含所有列，可以，但行数不得超过较小的行（又名 dfa），这意味着必须删除第 3 行，预期的行是： 我怎样才能做到这一点？谢谢。

Answer 1

这是预期的，因为所有 4 列都有重复。

所以需要通过drop_duplicates删除重复行：

dfa = dfa.drop_duplicates(subset=['a_retry','a_cca', 'a_rssif', 'a_lqif'])
dfb = dfb.drop_duplicates(subset=['b_retry','b_cca', 'b_rssif', 'b_lqif'])

但是如果需要匹配重复行，是否可以使用cumcount 的新列，用于merge：

dfa['new'] = dfa.groupby(['a_retry','a_cca', 'a_rssif', 'a_lqif']).cumcount()
dfb['new'] = dfb.groupby(['b_retry','b_cca', 'b_rssif', 'b_lqif']).cumcount()

df = (pd.merge(dfa, 
               dfb, 
               left_on = ['a_retry','a_cca', 'a_rssif', 'a_lqif', 'new'], 
               right_on = ['b_retry','b_cca', 'b_rssif','b_lqif', 'new']).drop('new', axis=1))