Question

我想合并2个数据框。但是，它有一个问题。如果1个表的值必须复制到另一个表，如何合并2个表。

我已经尝试过了，pandas.concat和pandas.merge。

df1={'id':[1]}
df2={'Brand':['volvo','audi'],
     'Price':[20,000,30,000]}

pd.concat([df1],[df2])

我希望表格显示如下：

id  Brand   Price
1   volvo   20,000
1   audi    30,000

这意味着ID 1拥有两辆车。

Answer 1

如果有多个值，则必须决定如何合并。如果只有1，则可以简单地分配：

df1['key'] = 1
df2['key'] = 1

对临时键执行合并，然后放下临时键：

df1.merge(df2).drop(columns=['key'])

输出：

 id  Brand  Price
 0   1  volvo  20000
 1   1   audi  30000

但是您正在执行笛卡尔积，因此，如果df1 e.g: [1,2]中存在多个值，则会有更多重复数据：

id  Brand  Price
0   1  volvo  20000
1   1   audi  30000
2   2  volvo  20000
3   2   audi  30000

Answer 2

这是我当前的解决方案：

df1={'id':[1]}
df2 = {'Brand':['Volvo','Heizen','Eizen'],
        'Price':[20000,30000,40000]}

person=pd.DataFrame(df1)
car=pd.DataFrame(df2)
id=person.loc[0].id
car.insert(0,"id",id)
print(car)

这是我的输出：

   id   Brand  Price
0   1   Volvo  20000
1   1  Heizen  30000
2   1   Eizen  40000

它可以得到我期望的表。但这有更好的解决方案吗？

Answer 3

df1和df2不是熊猫数据帧。

data1={'id':[1]}
data2={'Brand':['volvo','audi'],'Price':[20000,30000]} 

df1 = pd.DataFrame(data1) #creating dataframes
df2 = pd.DataFrame(data2)
frames = [df1,df2]

并串联

pd.concat(frames, sort=False)

收益

id  Brand   Price
0   1.0     NaN     NaN
0   NaN     volvo   20000.0
1   NaN     audi    30000.0

有什么方法可以合并两个熊猫数据帧？

3 个答案: