Question

如何连接|合并具有优先级的两个熊猫数据帧，如果特定列值匹配，则将行与优先级数据帧保持隔离。是否有描述这种情况的联接类型？

import pandas as pd
Cars = {'Brand': ['Honda Civic','Toyota Corolla','Ford Focus','Audi A4'],
        'Price': [22000,25000,27000,35000]}
Cars2 = {'Brand': ['Honda CRV','Toyota Celica','Ford Explorer','Audi A8'],
        'Price': [40000,25000,37000,100000]}

df_priority = pd.DataFrame(Cars, columns= ['Brand', 'Price'])
df2 = pd.DataFrame(Cars2, columns= ['Brand', 'Price'])

# df_merge_with_priority = Merge dataframes and keep rows from df_priority if price matches

df_merge_with_priority预期输出：

品牌：本田CRV，本田思域，丰田卡罗拉，福特Explorer，福特福克斯，奥迪A4，奥迪A8

价格：40000、22000， 25000 ，27000、37000、35000、100000

请注意，丰田花冠和丰田Celica的价格如何相同，但是在这种情况下，我们只保留花冠。关于如何优先加入的任何想法？

Answer 1

如果您要查找优先于df2的优先级，可以尝试：

pd.concat((df_priority,df2)).sort_index().drop_duplicates('Price') #.reset_index(drop=True)

            Brand   Price
0     Honda Civic   22000
1       Honda CRV   40000
2  Toyota Corolla   25000
3      Ford Focus   27000
4   Ford Explorer   37000
5         Audi A4   35000
6         Audi A8  100000

熊猫优先连接/合并两个数据框

1 个答案: