Question

合并并使用以下MWE时：

import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame(data={'A': [1, 1], 'B': [2, 22]})
df2 = pd.DataFrame(data={'A': [1, 1], 'D': [4, 44]})
df3 = pd.DataFrame(data={'A': [1, 1], 'F': [6, 66]})
df = pd.concat([df1, df2, df3], axis=1, join='inner')

输出是：

    A   B   A   D   A   F
0   1   2   1   4   1   6
1   1  22   1  44   1  66

任何想法如何使用cat或merge或其他函数进行转换（无需手动＆＃34;删除＆＃34;合并之前或之后的公共列，并且合并必须仍然是内部）到以下输出（假定＆＃34;优先级＆＃34;给予df1['A']）？

    A   B   D   F
0   1   2   4   6
1   1  22  44  66

Answer 1

您可以转置数据框，删除重复项，然后重新转换。

>>> df.T.drop_duplicates().T
   A   B   D   F
0  1   2   4   6
1  1  22  44  66

pandas数据帧合并相同的列名，优先考虑一个

1 个答案: