在不创建左右变量的情况下左联接熊猫

Question

我在合并大熊猫时缺少语法。

我有以下2个数据帧：

>>> dfA
  s_name  geo    zip  date value
0  A002X  zip  60601  2010  None
1  A002Y  zip  60601  2010  None
2  A003X  zip  60601  2010  None
3  A003Y  zip  60601  2010  None

（或可能存在一些不会与dfB重叠的值：

>>> dfA_alternate
  s_name  geo    zip  date value
0  A002X  zip  60601  2010   NaN
1  A002Y  zip  60601  2010   2.0
2  A003X  zip  60601  2010   NaN
3  A003Y  zip  60601  2010   NaN

）

和

>>> dfB
  s_name  geo    zip  date  value
0  A002X  zip  60601  2010    1.0
1  A002Y  zip  60601  2010    NaN
3  A003Y  zip  60601  2010    4.0

我想将dfB中存在的数据添加到dfA中，就像这样：

>>> new
  s_name  geo    zip  date value
0  A002X  zip  60601  2010   1.0
1  A002Y  zip  60601  2010   NaN
2  A003X  zip  60601  2010   NaN
3  A003Y  zip  60601  2010   4.0

（或

>>> new_alternate
  s_name  geo    zip  date value
0  A002X  zip  60601  2010   1.0
1  A002Y  zip  60601  2010   2.0
2  A003X  zip  60601  2010   NaN
3  A003Y  zip  60601  2010   4.0

）

但是，看起来像自然语法的东西实际上增加了额外的列：

>>> pd.merge(dfA,dfB,on=["s_name","geo","zip","date"],how="left")
  s_name  geo    zip  date value_x  value_y
0  A002X  zip  60601  2010    None      1.0
1  A002Y  zip  60601  2010    None      NaN
2  A003X  zip  60601  2010    None      NaN
3  A003Y  zip  60601  2010    None      4.0

（

>>> # alternate
>>> pd.merge(dfA_alterate,dfB,on=["s_name","geo","zip","date"],how="left")
  s_name  geo    zip  date value_x  value_y
0  A002X  zip  60601  2010     NaN      1.0
1  A002Y  zip  60601  2010     2.0      NaN
2  A003X  zip  60601  2010     NaN      NaN
3  A003Y  zip  60601  2010     NaN      4.0

）

当我只想拥有价值时，有value_x和value_y。

我知道我可以在事实发生后使用以下方法清理

：

new["value"] = new.apply(lambda r: r.value_x or r.value_y, axis=1)
new.drop(["value_x", "value_y"], axis=1, inplace=True)

但是我想我只需要更改合并语法就可以正确处理它，而无需进行后处理。我想念什么？

Answer 1

我认为您需要combine_first和set_index创建的MultiIndex：

cols = ["s_name","geo","zip","date"]

df = dfA.set_index(cols).combine_first(dfB.set_index(cols)).reset_index()
print (df)
  s_name  geo    zip  date  value
0  A002X  zip  60601  2010    1.0
1  A002Y  zip  60601  2010    2.0
2  A003X  zip  60601  2010    NaN
3  A003Y  zip  60601  2010    4.0

或update：

df = dfA.set_index(cols)
df.update(dfB.set_index(cols))
df = df.reset_index()