嵌套在带有后缀的pandas中合并

时间:2017-03-10 18:25:03

标签: python pandas

我正在尝试合并pandas中的多个数据框,并在结果数据框中保持列标签的直线。这是我的测试用例:

import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame(data = [[1,1],[3,1],[5,1]], columns = ['key','val'])
df2 = pd.DataFrame(data = [[1,2],[3,2],[7,2]], columns = ['key','val'])
df3 = pd.DataFrame(data = [[1,3],[2,3],[4,3]], columns = ['key','val'])
df = pd.merge(pd.merge(df1,df2,on='key', suffixes=['_1','_2']),df3,on='key',suffixes=[None,'_3'])

我得到了这个:

df =
     key    val_1   val_2   val
0     1       1      2       3

我想看到这个:

df =
     key    val_1   val_2   val_3
0     1       1      2       3

我指定的最后一对后缀是:[None,'_3'],逻辑是该对['_1','_2']为前一次合并创建了唯一的列名。

2 个答案:

答案 0 :(得分:3)

仅当合并的数据框具有两个具有相同名称的列时才需要后缀。合并df3时,您的数据框具有列名val_1和val_2,因此没有重叠。 您可以通过将val重命名为val_3来处理此问题,如此

df = df1.merge(df2, on = 'key', suffixes=['_1','_2']).merge(df3, on = 'key').rename(columns = {'val': 'val_3'})

答案 1 :(得分:1)

您必须尝试一下

df = pd.merge(pd.merge(df1,df2,on='key', suffixes=[None,'_2']),df3,on='key',suffixes=['_1,'_3'])

对我有用