Question

如果我有3行df：

 name |    id   |  price
 ---------------------------
  AG  |  102984 | 40
  TY  |  847574 | 90
  RE  |  213441 | 30

且df2只有2行（请注意，它们可以与df具有相同的ID，但并非总是如此，每个名称都是BB）

 name |    id   |  price
 ---------------------------
  BB  |  102984 | 50
  BB  |  847574 | 60

我想将它们合并或加入到一个新的数据框中，该数据框将列添加到df1，df2的价格为BB - 关于ID匹配的条件 ，但要把一切都留在原地。

期望的结果：

 name |    id   |  price | BBprice
 ---------------------------------
  AG  |  102984 | 40     | 50
  TY  |  847574 | 90     | 60
  RE  |  213441 | 30     | na

我尝试了这个，但这只是为所有列创建_x和_y副本：

 result=df.merge(df2,how='left',on='id')

Answer 1

但这只会为所有列创建_x和_y副本。

当您尝试合并两个共有一个或多个列名的数据帧时会发生这种情况，但这些列不会用于连接条件。解决方案是删除这些列，因为它们不需要。总之，您需要

将name列放在df2和
将price中的df2列重命名为BBprice，因为我们不希望它与price的{{1}}列冲突。

df1

Answer 2

你可以使用set_index并分配它，熊猫数据帧是索引敏感的，当你分配新值时，他们首先检查索引匹配

df1=df1.set_index('id')
df2=df2.set_index('id')
df1['BBPrice']=df2.price
df1

       name  price  BBPrice
id                         
102984   AG     40     50.0
847574   TY     90     60.0
213441   RE     30      NaN
df1.reset_index()
Out[150]: 
       id name  price  BBPrice
0  102984   AG     40     50.0
1  847574   TY     90     60.0
2  213441   RE     30      NaN

更新了

df1.join(df2[['price']].rename(columns={'price':'BBPrice'}),how='left')
Out[163]: 
       name  price  BBPrice
id                         
102984   AG     40     50.0
847574   TY     90     60.0
213441   RE     30      NaN

加入两个不同大小的数据框，但只想添加一个新列

2 个答案: