Question

我想合并看起来像下面的数据（有许多不同的文件也持有bar数据）。有许多不同的数据框，设置如下。

id  bar  baz
 1   10   15
 2   12   69

id  bar  baz
 3   96   75

id  bar  baz
 4   45   76
 5   75   23

id  foo  bah
 1  0.1   81
 2  0.2   59
 3  0.1   89
 4  0.1  642
 5  0.2   51

我想将所有内容合并到一个包含id，foo，bah，bar和baz列的文件中。我尝试在for循环中重复调用df = pd.merge(df, t_df, how='outer', on=key_trans[key])，但这不起作用，而是为每个原始变量生成列bar_x，bar_y等。

上面的注意事项：key_trans是一个提供需要保留的数据的密钥，例如id（以及我在提出问题时简化过的其他类型的ID）。

Answer 1

请考虑以下df：

    bar_x   bar_y   bar_z   foo id
0   10.0    NaN     NaN     0.1 1
1   12.0    NaN     NaN     0.2 2
2   64.0    NaN     NaN     0.1 3
3   NaN     NaN     10.0    0.1 4
4   NaN     12.0    NaN     0.2 5

使用：

df.set_index(['foo', 'id']).sum(axis=1).reset_index().rename(columns={0:'bar'})

输出：

    foo id  bar
0   0.1 1   10.0
1   0.2 2   12.0
2   0.1 3   64.0
3   0.1 4   10.0
4   0.2 5   12.0

通过编辑问题，我想到了以下解决方案：

df.merge(pd.concat([df1, df2, df3], ignore_index=True))

   id   foo bar
0   1   0.1 10
1   2   0.2 12
2   3   0.1 96
3   4   0.1 45
4   5   0.2 75

熊猫合并并连接

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