从熊猫索引中获取课程

Question

我有两个数据框

df1=pd.DataFrame({'index':[1,2,3,4],'Name':['Andi','Boby','Charlie','Daniel'],'Occupation':['x','xxx','xxx','x']})

和

df2=pd.DataFrame({'index':[1,2,3,4],'Occupation':['x','xxx','xxx','x'],'Class':[1,0,1,0]})

基于索引，我想基于索引获取类，因此我通过合并df1和df2来创建另一个数据框。我用过

data1=df1.merge(df2,on='index',how='left')

结果是我有两列Occupation_x和Occupation_y。我如何合并数据框而没有那些Occupation_x和Occupation_y列，因此这些列将是索引，名称，职业，类

Answer 1

在合并时，请指定right_on和left_on以避免Occupation_x和Occupation_y

Answer 2

您可以仅使用df2中的索引和类来加入

data1=df1.join(df2[['Class']])

Answer 3

尝试一下，在合并之前添加此行

df2.pop('Occupation') # this line needs to be added
data1=df1.merge(df2,on='index', how='left')

如果您有多个这样的列，请尝试以下方法

cols = ['Col1', 'Col2'] # Add required columns of df2 here
data1=df1.merge(df2[cols],on='index', how='left')