pandas 在具有非唯一值的列上合并 Python 中的两个数据框
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Merge two data frames in Python on column with non-unique values
提问by tk215
I am trying to merge two dataframes in Python based on column 'X'.
我正在尝试基于列“X”在 Python 中合并两个数据框。
The column X in left dataframe has non-unique values and the column X in right dataframe has unique values. How can I merge the values from the right dataframe into the left dataframe?
左侧数据框中的 X 列具有非唯一值，右侧数据框中的 X 列具有唯一值。如何将右侧数据框中的值合并到左侧数据框中？
I want to merge rows from df2 into df1 to form df3
我想将 df2 中的行合并到 df1 以形成 df3
df1 = pd.DataFrame({'A': ['NA','EU','LA','ME'],
'B': [50, 23,21,100],
'X': ['IW233', 'IW455', 'IW455', 'IW100']})
df2 = pd.DataFrame({'C': [50, 12, 12, 11, 10, 16],
'X': ['IW455', 'IW200', 'IW233', 'IW150', 'IW175', 'IW100'],
'D': ['Aug', 'Sep', 'Jan', 'Feb', 'Dec', 'Nov']})
df3:1
df3：1
回答by jezrael
You can use mergewith left join, if only Xis joined column onparameter can be omit:
您可以使用mergeleft join，如果只X连接列on参数可以省略：
df = pd.merge(df1, df2, how='left')
print (df)
A B X C D
0 NA 50 IW233 12 Jan
1 EU 23 IW455 50 Aug
2 LA 21 IW455 50 Aug
3 ME 100 IW100 16 Nov
If multiple same columns names:
如果多个相同的列名称：
df = pd.merge(df1, df2, on='X', how='left')
print (df)
A B X C D
0 NA 50 IW233 12 Jan
1 EU 23 IW455 50 Aug
2 LA 21 IW455 50 Aug
3 ME 100 IW100 16 Nov
回答by Willem Van Onsem
You can use a joinoperator here:
您可以join在此处使用运算符：
>>> df1.join(df2.set_index('X'),on='X')
A B X C D
0 NA 50 IW233 12 Jan
1 EU 23 IW455 50 Aug
2 LA 21 IW455 50 Aug
3 ME 100 IW100 16 Nov
So we first change the index of the right frame to X(since these are unique on the right frame, that is not a problem). Then we perform a join on the Xcolumn.
所以我们首先将右框架的索引改为X（因为这些在右框架上是唯一的，那不是问题）。然后我们对X列执行连接。
