我正在尝试将两个数据帧合并到一个新的数据框中，其中两列将合并为一个列表。例如：这里是df1
QQuickItemDF2
contentItem结果数据框将是
tkt_ticket_opened tkt_adjtimetorepair result_data_cohort_id
0 2017-01-09 05 0.075883 1
1 2017-01-09 06 0.286550 1
2 2017-01-09 07 0.124234 1
3 2017-01-09 08 0.144504 1
4 2017-01-09 09 0.416698 1
5 2017-01-09 10 0.103199 1
6 2017-01-09 11 0.063608 1
7 2017-01-09 12 0.378695 1
8 2017-01-09 13 0.686515 1
9 2017-01-09 14 0.671016 1
10 2017-01-09 15 0.406588 1
11 2017-01-09 16 0.957627 1
12 2017-01-09 17 0.504509 1
13 2017-01-09 18 0.416487 1
14 2017-01-09 19 0.412306 1
15 2017-01-09 20 0.929061 1
16 2017-01-09 21 0.421006 1
17 2017-01-09 22 0.365754 1
18 2017-01-09 23 0.557050 1
对此的任何帮助将不胜感激。
答案 0 :(得分：0)
首先，合并数据集：
merged = pd.merge(df1, df2, on= 'tkt_ticket_opened')
接下来，我们将获取包含两个tkt_adjtimetorepair列值的数组并将其转换为列表：
merged['tkt_adjtimetorepair'] = merged[['tkt_adjtimetorepair_x', 'tkt_adjtimetorepair_y']].values.tolist()
# cleanup
merged.drop(['tkt_adjtimetorepair_x', 'tkt_adjtimetorepair_y'], axis=1, inplace=True)
我们可以将此输出直接分配给列。
答案 1 :(得分：0)
选项1：
df_a = pd.DataFrame([[1, 3], [2, 3], [3, 3]], columns=["tkt_ticket_opened", "tkt_adjtimetorepair"])
df_b = pd.DataFrame([[1, 4], [2, 4], [3, 4]], columns=["tkt_ticket_opened", "tkt_adjtimetorepair"])
组合数据的一种方法是根据您想要的结果构建系列。使用DataFrames的简化版本，您可以将列压缩在一起以产生所需的结果：
df_c = pd.DataFrame(OrderedDict(tkt_ticket_opened=df_a["tkt_ticket_opened"],
tkt_adjtimetorepair=pd.Series(zip(df_a["tkt_adjtimetorepair"],
df_b["tkt_adjtimetorepair"])).map(list)))
df_c.head()
tkt_ticket_opened tkt_adjtimetorepair
0 1 [3, 4]
1 2 [3, 4]
2 3 [3, 4]
选项2：
通过在所需的键上合并DataFrames，然后将两列发送到列表，也可以实现相同的结果：
df_c = pd.merge(df_a, df_b, on="tkt_ticket_opened")
df_c["tkt_adjtimetorepair"] = df_c[["tkt_adjtimetorepair_x", "tkt_adjtimetorepair_y"]].values.tolist()
df_c = df_c[["tkt_ticket_opened", "tkt_adjtimetorepair"]]
df_c.head()
tkt_ticket_opened tkt_adjtimetorepair
0 1 [3, 4]
1 2 [3, 4]
2 3 [3, 4]
我更喜欢选项2 ，因为它更有效，也是更好的熊猫解决方案。