合并不同的值csv Pandas

Question

我需要在Bidfloor列上插入特定值，但我的问题是当我运行df_g['Bidfloor'] = df_g[['Sitio', 'Country']].merge(df_seg, how='left').Precio Bidfloor列时，取值为NaN而不是floorprice的值我对df_g['Bidfloor'] = df_g[['Sitio', 'Espacio', 'Country']].merge(df_seg, how='left').Precio

也有同样的问题

floorprice = 0.17
df_g = pd.read_csv('este_mes.csv')
df_g = df_g[df_g.Subastas > 1000]
df_g.to_csv('aaaa.csv')
df_seg = pd.read_csv('output.csv', names=['Espacio', 'Country', 'Precio', 'Sitio'])
df_g['Bidfloor'] = floorprice
df_g['Bidfloor'] = df_g[['Sitio', 'Country']].merge(df_seg, how='left').Precio
df_g['Bidfloor'] = df_g[['Sitio', 'Espacio', 'Country']].merge(df_seg, how='left').Precio
df_g.to_csv('Analizador_{}.csv'.format(auth), index=False)

输出：

Sitio,Espacio,Tamano,Country,Impresiones_exchange,Importe_a_cobrar,eCPM,Subastas,Fill_rate,Bidfloor
A,3619717 - www.A.com.ar - Seccion - Seccion300x250B,300x250,DE - Germany,846,0.21,0.25,1312,64.48,0.1
B,3619717 - www.A.com.ar - Seccion - Seccion300x250B,300x250,AR - Argentina,846,0.21,0.25,1312,64.48,NaN

输出我需要：

Sitio,Espacio,Tamano,Country,Impresiones_exchange,Importe_a_cobrar,eCPM,Subastas,Fill_rate,Bidfloor
A,3619717 - www.A.com.ar - Seccion - Seccion300x250B,300x250,DE - Germany,846,0.21,0.25,1312,64.48,0.1
B,3619717 - www.A.com.ar - Seccion - Seccion300x250B,300x250,AR - Argentina,846,0.21,0.25,1312,64.48,0.2

df_g：

Sitio,Espacio,Tamano,Country,Impresiones_exchange,Importe_a_cobrar,eCPM,Subastas,Fill_rate
A,3619717 - www.A.com.ar - Seccion - Seccion300x250B,300x250,DE - Germany,846,0.21,0.25,1312,64.48
B,3619717 - www.A.com.ar - Seccion - Seccion300x250B,300x250,AR - Argentina,846,0.21,0.25,1312,64.48

df_seg：

Espacio,Country,Precio,Sitio
3619717 - www.A.com.ar - Seccion - Seccion300x250B,DE - Germany,0.1,A
*,AR - Argentina,0.2,A

Answer 1

我认为你的根本问题是你的合并声明不够具体。如Pandas merge documentation says所示，如果您没有为on参数添加任何值，并且还保留left_index和right_index参数false，那么默认情况下，pandas默认合并在列的交集上。这意味着如果来自每个公共列的值相同，它只会加入行。

在您的示例中，由于Sitio列，您的合并不会为第二行返回任何内容。在df_g中，第二行的值为＆＃39; B＆＃39;对于此列，在df_seg中，第二行的值为＆＃39; A＆＃39;：

按照您的方式运行合并时，您只返回第一行：

在合并之前，您需要从DataFrame中删除Sitio列：

显式指定要合并的列：

或基于一些共同的索引合并：

Here是我用于此处的废码的链接（对不起，如果它看起来有些奇怪，Gists似乎并不能很好地处理Jupyter笔记本）。