如何根据 pandas 中的公共键合并两个数据集？

Question

我有两个包含域名的数据集：

df1:

varA     domains            
123     www.google.com   
456     www.ebay.com     
789     www.amazon.com   
101     www.nbc.com      
....

df2:

 urls            varB
www.cnn.com      xsd
www.ebay.com     wer
www.nbc.com      xyz
www.amazon.com   zyx
....

我需要使用 df1 中的 varA 值填充 df2 中的 urls 值以匹配 domains/urls，因此输出将如下所示：

 urls            varA   varB
www.ebay.com     456    wer
www.nbc.com      101    xyz
www.amazon.com   789    zyx
....

df2 中所有在 df1 中没有匹配域的域都应删除。

我有这个代码：

target_cols = ['domains', 'urls', 'varB', 'varA']
df2.merge(df1[target_cols], on='urls', how='inner')

代码生成错误。

我该如何解决？任何可行的替代解决方案？

Answer 1

错误是因为您要合并的键名不同这会起作用

pd.merge(df1, df2, left_on = 'domains', right_on = 'urls', how = 'inner').drop('domains', axis = 1)


    varA    urls            varB
0   456     www.ebay.com    wer
1   789     www.amazon.com  zyx
2   101     www.nbc.com     xyz

如何根据 pandas 中的公共键合并两个数据集？

How do I merge two datasets based on the common key in pandas?

python

foreign-keys

merging-data

pandas