Question

我想合并两个共享相同索引和某些列的熊猫数据框。 pd.merge创建重复的列，但我想同时在两个轴上合并。

尝试了pd.merge和pd.concat，但没有得到正确的结果。

我的尝试：df3 = pd.merge（df1，df2，left_index = True，right_index = True，how ='left'）

df1

     Var#1  Var#2  Var#3  Var#4  Var#5  Var#6  Var#7
ID                                                  
323      7      6      8    7.0    2.0    2.0   10.0
324      2      1      5    3.0    4.0    2.0    1.0
675      9      8      1    NaN    NaN    NaN    NaN
676      3      7      2    NaN    NaN    NaN    NaN

df2

     Var#6  Var#7  Var#8  Var#9
ID                             
675      1      9      2      8
676      3      2      0      7

理想情况下，我会得到：

df3

     Var#1  Var#2  Var#3  Var#4  Var#5  Var#6  Var#7 Var#8   Var#9
ID                                                  
323      7      6      8    7.0    2.0    2.0   10.0  NaN    NaN
324      2      1      5    3.0    4.0    2.0    1.0  NaN    NaN
675      9      8      1    NaN    NaN    1      9    2      8
676      3      7      2    NaN    NaN    3      2    0      7

Answer 1

IIUC，使用df.combine_first()：

df3=df1.combine_first(df2)
print(df3)

      Var#1  Var#2  Var#3  Var#4  Var#5  Var#6  Var#7  Var#8  Var#9
ID                                                                
323      7      6      8    7.0    2.0    2.0   10.0    NaN    NaN
324      2      1      5    3.0    4.0    2.0    1.0    NaN    NaN
675      9      8      1    NaN    NaN    1.0    9.0    2.0    8.0
676      3      7      2    NaN    NaN    3.0    2.0    0.0    7.0

Answer 2

您可以合并和分组数据

pd.concat([df1, df2], 1).groupby(level = 0, axis = 1).first()

    Var#1   Var#2   Var#3   Var#4   Var#5   Var#6   Var#7   Var#8   Var#9
ID                                  
323 7.0     6.0     8.0     7.0     2.0     2.0     10.0    NaN     NaN
324 2.0     1.0     5.0     3.0     4.0     2.0     1.0     NaN     NaN
675 9.0     8.0     1.0     NaN     NaN     1.0     9.0     2.0     8.0
676 3.0     7.0     2.0     NaN     NaN     3.0     2.0     0.0     7.0

有没有一种方法可以在行和列索引上合并熊猫数据框？

2 个答案: