Question

我想将两个具有相同索引号但不同列号的datframe组合在一起：

>>> df1
   col_1 col_2 col_3 col_4
0    a     x    NaN    54
1    a     y     5     34
2    b     z    NaN    64
3    c     z     7     23


>>> df2
   col_1 col_2 col_3 col_4 col_5
0    a     x    NaN    14    14
1    b     z    NaN     9     7
2    c     z     7     51    53
3    a     y     5     87    66

df2将基于df1，col_1和col_2的值在col_3中合并。

但是行的顺序将不同。

我想根据df1的顺序将它们组合起来

答案将是这样的：

   col_1 col_2 col_3 col_4 col_4 col_5
0    a     x    NaN    54    14    14
1    a     y     5     34    87    66
2    b     z    NaN    64     9     7
3    c     z     7     23    51    53

我不在乎列名，因此你们可以根据需要修改它们。

Answer 1

如果我理解正确，那么您希望不加排序就加入索引：

result = df1.join(df2.drop(columns=['col_1', 'col_2', 'col_3']), lsuffix='x', rsuffix='y', sort=False)
print(result)

输出：

  col_1 col_2 col_3 col_4x col_4y col_5
0     a     x   NaN     54     14    14
1     a     y     5     34      9     7
2     b     z   NaN     64     51    53
3     c     z     7     23     87    66

否则，只需对前三列进行简单合并即可，而无需进行排序：

result = df1.merge(df2, on=['col_1', 'col_2', 'col_3'], sort=False)
print(result)

输出：

  col_1 col_2 col_3 col_4_x col_4_y col_5
0     a     x   NaN      54      14    14
1     a     y     5      34      87    66
2     b     z   NaN      64       9     7
3     c     z     7      23      51    53

Answer 2

您可以使用：

df1.merge(df2, how='right', on=['col_1', 'col_2', 'col_3'], sort=False)

  col_1 col_2  col_3  col_4_x  col_4_y  col_5
0     a     x    NaN       54       14     14
1     a     y    5.0       34       87     66
2     b     z    NaN       64        9      7
3     c     z    7.0       23       51     53

Answer 3

只需使用可用的合并功能

import pandas as pd

df=df1.merge(df2,left_index=True)

在几列中合并两个具有相同值的数据框

3 个答案: