我有相同的数据集，但是在不同的星期内（因此以后的星期包含新行）。我想将新行附加到原始数据框，以创建一个具有所有唯一行且无重复的大数据框。我不能只花最后一个星期，因为有些星期会被删除。
我尝试使用以下代码，但不知何故我的final_info数据框仍然包含一些非唯一值
final_info = data[list(data.keys())[-1]]['all_info']
for week in reversed(data.keys()):
df_diff = pd.concat([data[week]['all_info'],final_info]).drop_duplicates(subset='project_slug',
keep=False)
final_info = final_info.append(df_diff).reset_index(drop=True)
有人看到哪里出了问题吗？
如果我理解您的问题，那么您只是想将一个数据帧中的唯一行添加到另一数据帧中。我认为不需要像您所做的那样遍历所有键。在这个问题上有一个示例，我认为可以为您提供帮助，并且我认为从概念上讲1是比较容易的。我将尝试通过一个例子来使其更加清晰。
因此，如果您有一个数据框A：
col1 col2
1 2
2 3
3 4
和数据框B：
col1 col2
1 2
2 3
6 4
这两个数据帧的前两行相同，但后几行不同。如果要将所有唯一行都放入一个数据框中，则可以首先从其中一个数据框中获得所有唯一行。因此，对于此示例，您可以在数据帧B中获得唯一行，在此示例中将其称为df_diff。为此的代码将是
df_diff = B[~B.col1.isin(A.col1)]
output: col1 col2
6 4
上面的代码行将其称为布尔掩码，然后使用〜取反，以便获得数据帧B中的所有行，而col1值不在数据帧A中。
然后，您可以将此数据帧df_diff与第一个数据帧A合并。我们可以将其称为df_full。此步骤完成：
df_full = pd.concat([A, df_diff], ignore_index=True)
ignore_index = True只是重置结果数据帧的索引。这将为您提供：
col1 col2
1 2
2 3
3 4
6 4
现在，上面的数据框在数据框B中具有新行，再加上数据框A中的原始行。
我认为这将适合您的情况，并且代码行可能更少。
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