Pandas Merge - 将所有连接列数据放在一个输出列而不是两个输出列中？

Question

我有两个CSV文件，包含以下架构：

CSV1列：

"Id","First","Last","Email","Company"

CSV2列：

"PersonId","FirstName","LastName","Em","FavoriteFood"

如果我将它们分别加载到Pandas DataFrame中并执行newdf = df1.merge(df2, how='outer', left_on=['Last', 'First'], right_on=['LastName','FirstName'])

然后，已加入的DataFrame的CSV导出具有以下模式：

"Id","First","Last","Email","Company","PersonId","FirstName","LastName","Em","FavoriteFood"

• 仅在CSV1中的所有行都打印了名字 ＆＃34;首先＆＃34;
• 仅在CSV2中的所有行都打印了第一个名称 ＆＃34;姓＆＃34;
• 两个CSV文件中的所有行都有第一行 name （完全相同的值 - 这是预期的，因为它是一个 ＆＃34;加入＆＃34;值）打印在两列下。
• ＆＃34; Last＆＃34;同样的问题＆安培; ＆＃34;名字＆＃34;

我想要的是更像这样的输出模式：

"Id","First","Last","Email","Company","PersonId","Em","FavoriteFood"

• 它应该包含所有＆＃34;名字＆＃34;专栏＃34;第一＆＃34; （等同于＆＃34;最后＆＃34;）。

我熟悉的大多数关系数据库软件都是（左侧连接列名称赢得了命名大战）。 Pandas是否有指示它这样做的语法？

我可以做df1.merge(df2.rename(columns = {'LastName':'Last', 'FirstName':'First'}), how='outer', on=['Last', 'First'])，但在风格上，它让我疯狂地在我的源代码中对相同的列名进行两次硬编码。如果我更改CSV文件中的列名，还需要解决此问题。

Answer 1

一种方法是以相同的方式合并，但删除您要删除的列。

newdf.drop(['LastName','FirstName'], 1, inplace=True)