合并两个或多个不重叠的列

本文介绍了合并两个或多个不重叠的列的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！ 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.