我肯定在这里遗漏了一些简单的东西。尝试合并 pandas 中的两个数据框,它们的列名大多相同,但右侧数据框有一些左侧没有的列,反之亦然。
>df_may
id quantity attr_1 attr_2
0 1 20 0 1
1 2 23 1 1
2 3 19 1 1
3 4 19 0 0
>df_jun
id quantity attr_1 attr_3
0 5 8 1 0
1 6 13 0 1
2 7 20 1 1
3 8 25 1 1
我尝试过使用外部连接加入:
mayjundf = pd.DataFrame.merge(df_may, df_jun, how="outer")
但这会产生:
Left data columns not unique: Index([....
我还指定了要加入的单个列(例如,on = "id"),但这会复制除 id 之外的所有列,例如 attr_1_x ,attr_1_y,这并不理想。我还将列的整个列表(有很多)传递给 on:
mayjundf = pd.DataFrame.merge(df_may, df_jun, how="outer", on=list(df_may.columns.values))
产量:
ValueError: Buffer has wrong number of dimensions (expected 1, got 2)
我错过了什么?我想获得一个附加了所有行的df,并尽可能填充attr_1、attr_2、attr_3,不填充的地方为NaN出现。这似乎是一个非常典型的数据处理工作流程,但我被卡住了。
提前致谢。
最佳答案
我认为在这种情况下 concat是你想要的:
In [12]:
pd.concat([df,df1], axis=0, ignore_index=True)
Out[12]:
attr_1 attr_2 attr_3 id quantity
0 0 1 NaN 1 20
1 1 1 NaN 2 23
2 1 1 NaN 3 19
3 0 0 NaN 4 19
4 1 NaN 0 5 8
5 0 NaN 1 6 13
6 1 NaN 1 7 20
7 1 NaN 1 8 25
通过在此处传递 axis=0,您将 df 堆叠在一起,我相信这是您想要的,然后在它们不存在的地方生成 NaN 值各自的dfs。
关于python - Pandas 合并具有不同列的两个数据框,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/28097222/
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