使用循环（python）合并两个不同的数据帧

Question

我对python很新，遇到了以下问题。

我有两个数据帧，第一个看起来像这样：

df1
code  product
10-00  apple
10-10  banana
10-20  grape
10-00  cucumber
20-00  tomato
20-10  onion
20-10  garlic

，第二个看起来像：

df2
code  colour
10-00  green
10-10  yellow
10-20  purple
20-00  red
20-10  white

我想要一个可以提供以下数据帧的循环

df
10-00  apple  green
10-10  banana  yellow
10-20  grape  purple
10-00  cucumber  green
20-00  tomato  red
20-10  onion  white
20-10  garlic  white

但我真的无法弄明白从哪里开始...... 有遇到过这种问题的人吗？

Answer 1

试试这个（pd.DataFrame.merge）

df = pd.merge(df1,df2,on=['code'],how='left')

示例：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({
    'code': ['10-00','10-10'],
    'product': ['apple','banana']
})

df2 = pd.DataFrame({
    'code': ['10-00','10-10'],
    'colour': ['green','yellow']
})

df = pd.merge(df1,df2,on=['code'],how='left')

print(df)

返回：

    code product  colour
0  10-00   apple   green
1  10-10  banana  yellow

Answer 2

请勿使用循环，将df2列的code数据框编入索引，使用简单的赋值！

>>> df1.set_index('code', inplace=True)
>>> df2.set_index('code',inplace=True)
>>> df1
        product
code
10-00     apple
10-10    banana
10-20     grape
10-00  cucumber
20-00    tomato
20-10     onion
20-10    garlic
>>> df2
       colour
code
10-00   green
10-10  yellow
10-20  purple
20-00     red
20-10   white

然后简单地说：

>>> df1['colour'] = df2['colour']
>>> df1
        product  colour
code
10-00     apple   green
10-10    banana  yellow
10-20     grape  purple
10-00  cucumber   green
20-00    tomato     red
20-10     onion   white
20-10    garlic   white

如果你不想用代码索引df1（它会给你一个重复索引），你可以随时使用：

>>> df1['colour'] = df2.loc[df1['code']].values
>>> df1
    code   product  colour
0  10-00     apple   green
1  10-10    banana  yellow
2  10-20     grape  purple
3  10-00  cucumber   green
4  20-00    tomato     red
5  20-10     onion   white
6  20-10    garlic   white

只要df2

将'code'编入索引

Answer 3

这可以通过set_index和join：

实现

df1.set_index('code').join(df2.set_index('code')).reset_index()

<强>结果

    code   product  colour
0  10-00     apple   green
1  10-00  cucumber   green
2  10-10    banana  yellow
3  10-20     grape  purple
4  20-00    tomato     red
5  20-10     onion   white
6  20-10    garlic   white

<强>解释

• set_index('code')适用于df1和df2，以便我们以后可以使用它进行加入。
• join被用作＆＃34;左连接＆＃34;默认情况下在索引上。
• reset_index应用于结果，以便检索具有所需列的数据框。