假设我有两个数据帧：
import pandas as pd
import numpy as np
df1 = pd.DataFrame({'person':[1,1,2,2,3], 'sub_id':[20,21,21,21,21], 'otherval':[np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan], 'other_stuff':[1,1,1,1,1]}, columns=['person','sub_id','otherval','other_stuff'])
df2 = pd.DataFrame({'sub_id':[20,21,22,23,24,25], 'otherval':[8,9,10,11,12,13]})
我希望person中df1的每个级别都包含sub_id的所有级别（包括任何重复项）以及来自otherval的{{1}}。换句话说，我的合并结果应如下所示：
df2请注意person sub_id otherval other_stuff
1 20 8 1
1 21 9 NaN
1 22 10 NaN
1 23 11 Nan
1 24 12 NaN
1 25 13 NaN
2 20 8 NaN
2 21 9 1
2 21 9 1
2 22 10 NaN
2 23 11 NaN
2 24 12 NaN
2 25 13 NaN
3 20 8 NaN
3 21 9 1
3 22 10 NaN
3 23 11 NaN
3 24 12 NaN
3 25 13 NaN
如何两个行person==2。
答案 0 :(得分：2)
您可以通过以下方式获得所需的输出：
df3 = df1.groupby('person').apply(lambda x: pd.merge(x,df2, on='sub_id', how='right')).reset_index(level = (0,1), drop = True)
df3.person = df3.person.ffill().astype(int)
print df3
那应该产生：
# person sub_id otherval_x other_stuff otherval_y
# 0 1 20 NaN 1.0 8
# 1 1 21 NaN 1.0 9
# 2 1 22 NaN NaN 10
# 3 1 23 NaN NaN 11
# 4 1 24 NaN NaN 12
# 5 1 25 NaN NaN 13
# 6 2 21 NaN 1.0 9
# 7 2 21 NaN 1.0 9
# 8 2 20 NaN NaN 8
# 9 2 22 NaN NaN 10
# 10 2 23 NaN NaN 11
# 11 2 24 NaN NaN 12
# 12 2 25 NaN NaN 13
# 13 3 21 NaN 1.0 9
# 14 3 20 NaN NaN 8
# 15 3 22 NaN NaN 10
# 16 3 23 NaN NaN 11
# 17 3 24 NaN NaN 12
# 18 3 25 NaN NaN 13
我希望有所帮助。