Question

我有两个DF，如下所示：

DF1

ID           Green             
B1           20        
B2           10        
B3            5      
B4            2      
B5            0       
B8            0

DF2

ID           Red               
B1           2        
B2           4        
B3           10        
B9           12        
B7           10

我已经将两个数据框与以下内容合并：

 import pandas as pd
 import numpy as np

DF3 = pd.merge(DF1, DF2, how = 'left', left_on='ID, right_on='ID')

ID         Green       Red               
B1           20        2       
B2           10        4       
B3            5       10

是否有一种方法可以将未匹配/合并的DF1中的数据推送到新数据帧（例如DF4），并且将DF2中的数据也同样推送到新数据帧（例如DF5）？

DF4和DF5为：

DF4

ID           Green                  
    B4            2      
    B5            0       
    B8            0

DF5

ID           Red                       
B9           12        
B7           10

感谢您提供任何见识或指导。

亲切的问候，

Answer 1

通过检查哪些部分在一个而不是另一个中，可以看到两个数据框（将不会合并的部分）之间的差异。例如，

DF1[~DF1.isin(DF2)].dropna()

结果：

    ID  Green
3   B4  2
4   B5  0
5   B8  0

和

DF2[~DF2.isin(DF1)].dropna()

结果：

    ID  Red
3   B9  12
4   B7  10

Answer 2

管理此问题的一般方法是将所有数据提取到单个数据框中-只需更改“外部”的方式即可。

DF3 = pd.merge（DF1，DF2，如何='左'，left_on ='ID，right_on ='ID'）

然后您可以通过调用以下内容来访问两者的联合：

DF3.dropna（thresh = 1）

您可以使用仅红色值调用的内容来访问它们：

DF3.loc [DF3 ['Green']。isna（）]

如果调用反函数DF3 ['Red']。notna（），则最终将得到绿色值和红色值的行以及红色值和NaN的行。因此，您必须调用所有行。如果您确实只需要一列红色或绿色，请参见下文。

DF3.loc [DF3 ['Green']。isna（）]。drop（labels ='Green'）

将未合并到新DF的数据推送到熊猫

2 个答案: