合并第二个数据帧中只有一个额外列的数据帧[重复]
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【中文标题】合并第二个数据帧中只有一个额外列的数据帧[重复]【英文标题】:Combine dataframes having only one extra column from the second dataframe [duplicate] 【发布时间】:2021-03-23 11:41:45 【问题描述】:我有 2 个数据框 df1 和 df2
df1
Col1 Col2 Col3 Col4
df2
Key_col Col5 Col6 Col7
所以当我合并两个数据帧时,我只需要第二个数据帧中的 Key_col。
pd.merge(f1, df2, how='outer')
这给出了两个数据框的所有列
预期输出
Col1 Col2 Col3 Col4 Key_col
【问题讨论】:
pd.merge(df1, df2[['Key_col']], how='outer')
?
如果我们没有要合并的列,这是否可行?
【参考方案1】:
试试这个:
df1 = pd.DataFrame( data=[ [1,2,4], [2,336,6], [343,44,7]], columns=['Col1', 'Col2', 'Col3'])
df2 = pd.DataFrame( data=[ [1,2,45], [2,33,56], [343,44,67]], columns=['Key_Col', 'Col4', 'Col5'])
concated_df = pd.concat([df1,df2['Key_Col']], axis=1)
print(concated_df)
结果成:
Col1 Col2 Col3 Key_Col
0 1 2 4 1
1 2 336 6 2
2 343 44 7 343
【讨论】:
以上是关于合并第二个数据帧中只有一个额外列的数据帧[重复]的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
Pyspark:内部连接两个 pyspark 数据帧并从第一个数据帧中选择所有列,从第二个数据帧中选择几列
如果日期介于第二个数据帧中的两个日期之间,则 r 标记第一个数据帧中的行