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python - Pandas 合并具有不同列的两个数据框

coder 2023-05-23 原文

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_1attr_2attr_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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