熊猫按条件顺序合并数据帧

Question

假设我有2个数据框：

DF1：

Col1 | Col2 | Col3

XCN000370 / 17-18C | XCN0003711718C | 0003971718

DF2

Col1 | Col2 | Col3

XCN0003711718C | XCN0003711718C | 0003971718

我希望他们像这样合并：

• 第一场比赛Col1（DF1）和Col1（DF2）
• 在未匹配项中，将Col1（DF1）与Col2（DF2）匹配
• 在剩余的不匹配项中，将Col1（DF1）与Col3（DF2）匹配

现在通过交换DF1和DF2并保持不匹配来重复此操作

• 在剩余的不匹配匹配项Col1（DF2）和Col1（DF1）中
• 在未匹配项中，将Col1（DF2）与Col2（DF1）匹配
• 在剩余的不匹配项中，将Col1（DF2）与Col3（DF1）匹配

有什么想法吗？

Answer 1

我认为没有一行代码可以做到这一点。因此，请按照以下步骤操作。

1）首先，创建一个列表： dfs = []

2）合并数据框上的每个条件： dfs.append(pd.merge(df1,df2,left_on='col1',right_on='col1',how='outer')).dropna() dfs.append(pd.merge(df1,df2,left_on='col1',right_on='col2',how='outer')).dropna() dfs.append(pd.merge(df1,df2,left_on='col1',right_on='col3',how='outer')).dropna()

^重复

3）现在将它们串联： pd.concat(dfs)