Question

请考虑以下数据框：

df1 = pd.DataFrame({'a': [0, 1, 2, 3], 'b': list('abcd')})
df2 = pd.DataFrame({'c': list('abcd'), 'd': 'Alex'})

在这种情况下，df1['b']和df2['c']是关键列。因此，在合并时：

df1.merge(df2, left_on='b', right_on='c')
   a  b  c     d
0  0  a  a  Alex
1  1  b  b  Alex
2  2  c  c  Alex
3  3  d  d  Alex

当我只需要一个时，我在结果DataFrame中得到两个关键列。我一直在使用：

df1.merge(df2, left_on='b', right_on='c').drop('c', axis='columns')

有没有办法只保留一个关键列？

Answer 1

一种方法是分别将b和c设置为帧的索引，并使用join后跟reset_index：

df1.set_index('b').join(df2.set_index('c')).reset_index()

   b  a     d
0  a  0  Alex
1  b  1  Alex
2  c  2  Alex
3  d  3  Alex

这在大型数据帧上比merge/drop方法要快，主要是因为drop很慢。 @Bill的方法比我的建议快，而@ W-B和@PiRsquared很容易超越其他建议：

import timeit

df1 = pd.concat((df1 for _ in range(1000)))
df2 = pd.concat((df2 for _ in range(1000)))

def index_method(df1 = df1, df2 = df2):
    return df1.set_index('b').join(df2.set_index('c')).reset_index()


def merge_method(df1 = df1, df2=df2):
    return df1.merge(df2, left_on='b', right_on='c').drop('c', axis='columns')

def rename_method(df1 = df1, df2 = df2):
    return df1.rename({'b': 'c'}, axis=1).merge(df2)

def index_method2(df1 = df1, df2 = df2):
    return df1.join(df2.set_index('c'), on='b')

def assign_method(df1 = df1, df2 = df2):
    return df1.set_index('b').assign(c=df2.set_index('c').d).reset_index()

def map_method(df1 = df1, df2 = df2):
    return df1.assign(d=df1.b.map(dict(df2.values)))

>>> timeit.timeit(index_method, number=10) / 10
0.7853091600998596
>>> timeit.timeit(merge_method, number=10) / 10
1.1696729859002517
>>> timeit.timeit(rename_method, number=10) / 10
0.4291436871004407
>>> timeit.timeit(index_method2, number=10) / 10
0.5037374985004135
>>> timeit.timeit(assign_method, number=10) / 10
0.0038641377999738325
>>> timeit.timeit(map_method, number=10) / 10
0.006620216699957382

Answer 2

另一种方法是给b和c相同的名称。至少对于合并操作。

df1.rename({'b': 'c'}, axis=1).merge(df2)
   a  c     d
0  0  a  Alex
1  1  b  Alex
2  2  c  Alex
3  3  d  Alex

Answer 3

或使用一个set_index和left_index=True和right_on参数：

df1.set_index('b').merge(df2, left_index=True, right_on='c')

输出：

   a  c     d
0  0  a  Alex
1  1  b  Alex
2  2  c  Alex
3  3  d  Alex

Answer 4

`map`

我被迫放下讨厌的（不推荐）方法，因为我不小心将重复的答案发布给其他人。

df1.assign(d=df1.b.map(dict(df2.values)))

   a  b     d
0  0  a  Alex
1  1  b  Alex
2  2  c  Alex
3  3  d  Alex

Answer 5

在set_index之后，您可以直接assign值

df1.set_index('b').assign(c=df2.set_index('c').d).reset_index()
Out[233]: 
   b  a     c
0  a  0  Alex
1  b  1  Alex
2  c  2  Alex
3  d  3  Alex

仅将一个键列复制到合并的DataFrame中

5 个答案:

`map`