pandas：合并/concat.join 两个 dfs
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【中文标题】pandas：合并/concat.join 两个 dfs【英文标题】：pandas: merge/concat.join two dfs 【发布时间】：2017-01-20 23:55:27 【问题描述】：我有 2 个要合并/合并/加入的 dfs。
这里是df1：
item country Month Year
honda JP 2 16
sony GB 6 16
jazz JP 6 16
honda US 6 16
jazz JP 1 16
这里是df2：
item country pay
honda JP y
sony GB n
jazz JP y
honda US y
jazz JP n
这是我希望合并的样子：
item country pay Month Year
honda JP y 2 16
sony GB n 6 16
jazz JP y 6 16
honda US y 6 16
jazz JP n 1 16
我使用了df = df1.join(df2, how='outer')，但它创建了重复项。
我想使用item 和country 列合并到pay 列中，如果这样有意义吗？
【问题讨论】：
【参考方案1】：我认为你需要concat 和set_index 在DataFrames 中：
print (pd.concat([df1.set_index(['item','country']),
df2.set_index(['item','country'])], axis=1).reset_index())
item country Month Year pay
0 honda JP 2 16 y
1 sony GB 6 16 n
2 jazz JP 6 16 y
3 honda US 6 16 y
4 jazz JP 1 16 n
【讨论】：
以上是关于pandas：合并/concat.join 两个 dfs的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
python-dataframe的合并（append, merge, concat, join）
JavaScript中push ,pop ,concat ,join方法
按 ID 合并两个 Excel 文件并合并具有相同名称的列（python、pandas）