如何在不复制列的情况下合并熊猫数据帧

前端之家收集整理的这篇文章主要介绍了如何在不复制列的情况下合并熊猫数据帧 前端之家小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。

我有以下形式的数据:

frame1 = pd.DataFrame({'supplier1_match0': ['x'],'id': [1]})
frame2 = pd.DataFrame({'supplier1_match0': ['2x'],'id': [2]})

并希望将多个框架加入这样的框架:

base_frame = pd.DataFrame({'id':[1,2,3]})

我合并id并得到:

merged = base_frame.merge(frame1,how='left',left_on='id',right_on='id')
merged = merged.merge(frame2,right_on='id')

   id supplier1_match0_x supplier1_match0_y
0   1                  x                NaN
1   2                NaN                 2x
2   3                NaN                NaN

该列已重复,并附加了“ y”.这是我需要的:

id,supplier1_match0,...
1,x
2,2x
3,NaN

有没有简单的方法可以做到这一点?有一个类似的问题(Nested dictionary to multiindex dataframe where dictionary keys are column labels),但是数据的形状不同.请注意,我有多个供应商,并且它们具有不同数量的匹配项,因此我不能假定数据将具有“矩形”形状.提前致谢.

最佳答案
您的问题是您真的不想只合并所有内容.您需要合并第一组框架,然后合并.

import pandas as pd
import numpy as np

base_frame.merge(pd.concat([frame1,frame2]),how='left')

#   id supplier1_match0
#0   1                x
#1   2               2x
#2   3              NaN

另外,您可以定义base_frame,使其具有其他框架的所有相关列,并将id设置为索引并使用.update.这样可以确保base_frame保持相同的大小,而上面的保持不变.如果给定单元格有多个非空值,则数据将被覆盖.

base_frame = pd.DataFrame({'id':[1,3]}).assign(supplier1_match0 = np.NaN).set_index('id')

for df in [frame1,frame2]:
    base_frame.update(df.set_index('id'))

print(base_frame)

   supplier1_match0
id                 
1                 x
2                2x
3               NaN
原文链接:https://www.f2er.com/python/533094.html

猜你在找的Python相关文章