熊猫-合并2个具有相同列名但互斥值的df

Question

• 我有1个主要df MainDF，其中的列键和其他不相关的列。
  • 我还有另外2个df，dfA和dfB，其中有2列，分别是键和价目表。 dfA和dfB中的密钥是互斥的，即dfA和dfB中都没有密钥。
  • 在MainDF上，我执行：MainDF.merge(dfA, how = 'left', on='key')，它将为dfA和MainDF中的键添加“价目表”列到MainDF中。这会将NaN放到MainDF中的所有键中，而不是dfA中
  • 现在，我需要执行MainDF.merge(dfB, how = 'left', on='key')来在MainDF中添加密钥的资费，但在dfA中不需要。
  • 当我进行第二次合并时，它将在MainDF 2列中创建riff_x和riff_y，因为在第一次合并之后，关税已经在MainDF中。但是，由于键是互斥的，因此我尽可能地只保留非NaN值的一栏费率。

我应该如何以python方式进行操作？我可以添加一个新列，它是riff_x或riff_y，但是我觉得不太优雅。

谢谢

Answer 1

在合并dfA之前，您可以先concat dfB和MainDF：

MainDF.merge(pd.concat([dfA, dfB], axis=0), how='left', on='key')

Answer 2

您需要这样的东西吗？

dfA = pd.DataFrame({'tariff': [1, 2, 3], 'A': list('abc')})
dfB = pd.DataFrame({'tariff': [4, 5, 6], 'A': list('def')})

dfJoin = pd.concat([dfA, dfB], ignore_index=True)

     A    B  tariff
0    a  NaN       1
1    b  NaN       2
2    c  NaN       3
3  NaN    d       4
4  NaN    e       5
5  NaN    f       6

现在您可以与dfJoin合并。