将数据框多个列替换为另一个数据框的ID

Question

我将Pandas Dataframe df1 设置为：

ID | c1 | c2 | c3
-----------------
1  | A  | B  | 32
2  | C  | D  | 34
3  | A  | B  | 11
4  | E  | F  | 3

和 df2 ：

ID | c1 | c2
------------
1  | A  | B
2  | C  | D
3  | E  | F

列（c1，c2）上的 df1 和 df2 之间有外键。加入外观如下：

pd.merge(df1, df2, left_on=['c1','c2'], right_on = ['c1','c2'])

结果是：

ID_x| c1 | c2 | c3 | ID_y
-------------------------
1   | A  | B  | 32 | 1
2   | C  | D  | 34 | 2
3   | A  | B  | 11 | 1
4   | E  | F  | 3  | 3

我想用 df2.id 替换 df1 中的（c1，c2）。 预期的最终df1是：

ID| c3 | df2_id
---------------
1 | 32 | 1
2 | 34 | 2
3 | 11 | 1
4 | 3  | 3

换句话说，我想在df1中添加列“ df2_id”（为此行填充df2.id值），然后删除列（c1，c2）（它们不再需要）。

我有办法通过以下方式做到这一点：

1. 在df1中保存来自合并的结果
2. 删除不必要的列（c1，c2）
3. 将“ ID_y”重命名为“ df2_id”，将“ ID_x”重命名为“ ID”

有更好的解决方案吗？

Answer 1

我们可以使用suffixes参数和on代替left_on, right_on，再加上方法链接和{{ 3}}：

df1.merge(df2, on=['c1','c2'], suffixes=['_1', '_2']).drop(['c1', 'c2'], axis=1)

输出

   ID_1  c3  ID_2
0     1  32     1
1     3  11     1
2     2  34     2
3     4   3     3

使其与OP的输出完全相同：

df1.merge(df2, on=['c1','c2'], suffixes=['', '_2']).drop(['c1', 'c2'], axis=1).rename(columns={"id_2": "df2_id"})