Question

我的目标

我想合并两个数据框，同时保留行row_to_keep

数据框

>>> df

                ColumnA             Stats
0               Cake                872
1               Cheese Cake         912  
2               Egg                 62
3               Raspberry Jam       091
4               Bacon               123
5               Bread               425
row_to_keep     NaN                 999

>>> df1

                ColumnB  
0               Cake  
1               Cheese Cake    
3               Raspberry Jam  
4               Bacon

我的尝试

new_df = df.merge(df1, left_on="ColumnA", right_on="ColumnB")

>>> new_df

                ColumnA         Stats    ColumnB
0               Cake            872      Cake
1               Cheese Cake     912      Cheese Cake
3               Raspberry Jam   091      Raspberry Jam
4               Bacon           123      Bacon

预期输出

合并按预期工作，但我很难找到一种有效的方法来保留df的最后一行。

                ColumnA         Stats
0               Cake            872
1               Cheese Cake     912  
3               Raspberry Jam   091
4               Bacon           123
row_to_keep     NaN             999

此外，是否有一种方法可以使用'row_to_keep'代替row[number]来获取此输出？

Answer 1

<强>更新

In [139]: df[df.ColumnA.isin(df1.ColumnB)].append(df.loc['row_to_keep'])
Out[139]:
                   ColumnA  Stats
0                     Cake    872
1              Cheese Cake    912
3            Raspberry Jam     91
4                    Bacon    123
row_to_keep            NaN    999

旧回答：

这是一个解决方案：

In [126]: df.merge(df1, left_on="ColumnA", right_on="ColumnB").append(df.loc['row_to_keep'])
Out[126]:
                   ColumnA  Stats        ColumnB
0                     Cake    872           Cake
1              Cheese Cake    912    Cheese Cake
2            Raspberry Jam     91  Raspberry Jam
3                    Bacon    123          Bacon
row_to_keep            NaN    999            NaN

说明：

df.loc['row_to_keep']按索引值（'row_to_keep'）和DF.append(row)选择一行 - 将其附加到合并后的DF

我必须承认，可能会有不那么难看的解决方案......

在保持某一行的同时合并两个数据帧

1 个答案: