与 Pandas 合并的重复列？

Posted 2023-03-12

【中文标题】与 Pandas 合并的重复列？

【英文标题】：Duplicate columns with Pandas merge?

【发布时间】：2017-03-13 14:06:59

【问题描述】：

我有一个数据框a:

ID    value1
1     nan
2     nan
3     nan
4     nan
5     nan

然后是另外两个数据帧，b 和 c：

ID     value1
2      20
3      10

ID     value1
1      58
4      20

当我执行a.merge(b, on='ID').merge(c, on='ID') 时，我得到value 的重复列。我的最终结果有以下列：

ID     value1_x    value1_y    value1

但我想最终得到：

ID    value1
1     58
2     20
3     10
4     20
5     nan

如何使用b 和c 填充a 中的值而不重复列？

【参考方案1】：

您可以在a 中使用concat，然后使用merge 和drop 旧列value1：

df1 = pd.concat([b,c])
print (df1)
   ID  value1
0   2      20
1   3      10
0   1      58
1   4      20

df2 = pd.merge(a ,df1, on='ID', how='left', suffixes=('_',''))
df2.drop('value1_', axis=1, inplace=True)
print (df2)
   ID  value1
0   1    58.0
1   2    20.0
2   3    10.0
3   4    20.0
4   5     NaN

【讨论】：

我要更新 OP，但假设 a 的 ID 为 5-10，这也是 value1 中的 nans - 我想将它们保留为 nans。

请查看更新，解决方案非常相似 - 仅添加 suffixes 用于将 _ 添加到第一列并将空字符串添加到第二列。

如果我想做同样的事情，但由于数据集中有大量列而删除了许多重复列怎么办？