加入两个数据框并将所有列保留在熊猫中
伊克巴尔小学
我正在尝试使用 Pandas 在 python 中执行类似 join 的 sql 语句。
我有这两个数据框
df1：
id name
7 MPS
10 MCM
11 MIB
12 NEW-MCM-DEV
15 SAMS
16 NEW-MCM-VIT
df2：
main_id numberOfNodes tier_id tier_name
7 2 29 MPS-Online
7 0 247 Offline-b24-settle
7 0 246 Offline-bank-data-feed
7 1 256 Offline-Citynet-Recon
7 1 433 WAS
10 8 26 APP
10 2 296 BATCH
10 2 358 BBO
我想根据 id (df1) 和 main_id(df2) 加入这 2 个数据帧。
我想要的输出是
main_id numberOfNodes tier_id tier_name name
7 2 29 MPS-Online MPS
7 0 247 Offline-b24-settle MPS
7 0 246 Offline-bank-data-feed MPS
7 1 256 Offline-Citynet-Recon MPS
7 1 433 WAS MPS
10 8 26 APP MCM
10 2 296 BATCH MCM
10 2 358 BBO MCM
我尝试使用
df2.merge(df1, left_on='main_id', right_on='id')
并尝试使用
df2.join(df1, on=['main_id'], how='outer')
但没有工作，因为 df1 上的名称字段未显示在输出中。有什么办法可以实现这一目标吗？
卢卡斯·阿劳霍
您可以使用熊猫功能concat。
沿特定轴连接 Pandas 对象，沿其他轴使用可选的设置逻辑。
有一些方法可以使用它，首先以对问题提出的方式使用：
pd.concat([df1, df4], axis=1, sort=False)
在这种情况下，pandas 将用 NaN 填充缺失值。例子：
如果您更喜欢忽略缺失值的行，您可以使用：
pd.concat([df1, df4], axis=1, join='inner')
在这种情况下，数据帧之间的连接将作为 SQL 的内部连接工作。例子：
如果你想保留一些数据框结构只是用新列完成这个结构，你可以使用：
pd.concat([df1, df4], axis=1, join_axes=[df1.index])
在这种情况下，生成的数据帧将具有相同的行，df1但有一些额外的df4. 例子：
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