合并两个或多个不重叠的列 [英] Merging two or more columns which don't overlap

问题描述

跟随这篇文章：
合并两列不重叠并创建新列

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame([["2014", "q2", 2],
                   ["2013", "q1", 1],],
                   columns=('Year', 'Quarter', 'Value'))

df2 = pd.DataFrame([["2016", "q1", 3], 
                    ["2015", "q1", 3]],
                   columns=('Year', 'Quarter', 'Value'))


print(df1.merge(df2, on='Year', how='outer'))

结果：

  Year   Quarter_x  Value_x  Quarter_y  Value_y
0  2014        q2        2       NaN     NaN
1  2013        q1        1       NaN     NaN
2  2016       NaN      NaN        q1     3
3  2015       NaN      NaN        q1     3

但是我想得到这个：

   Year    Quarter   Value 
0  2014        q2        2      
1  2013        q1        1     
2  2016        q1        3
3  2015        q1        3

注意：这不会产生所需的结果...：（

Note: This doesn't produce the desired result... :(

print(df1.merge(df2, on=['Year', 'Quarter','Value'], how='outer').dropna())

   Year Quarter  Value
0  2014      q2      2
1  2013      q1      1

...使用'left'或right'或inner也不剪切。

... using 'left' or right' or inner also don't cut it.

推荐答案

p>不知道这里发生了什么，但是如果我这样做，那么如果我执行

Not sure what's happening here, but if I do

df1.merge(df2, on=['Year', 'Quarter', 'Value'], how='outer').dropna()

   Year Quarter  Value
0  2014      q2    2.0
1  2013      q1    1.0
2  2016      q1    3.0
3  2015      q1    3.0

您可能需要查看合并，加入&连接文档。

最直观的方式可能是 .append（） ：

The most 'intuitive' way for this is probably .append():

df1.append(df2)

   Year Quarter  Value
0  2014      q2    2.0
1  2013      q1    1.0
2  2016      q1    3.0
3  2015      q1    3.0

如果您查看源代码你会发现它在幕后调用了 concat 。

If you look into the source code, you'll find it calls concat behind the scenes.

合并是有用的，适用于您具有重叠值的列的情况。

Merge is useful and intended for cases where you have columns with overlapping values.

这篇关于合并两个或多个不重叠的列的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！