使用 join 在 pandas 中加入 2 个数据帧

Question

我有两个数据框 df1 和 df2

df1

id     name
ada1  mike
ad23  tom
cev2  tim

df2

 id   month.   sales
 ada1. 1/11.    23
 ada1. 4/11.    34
 ad23. 3/12.    34
 cev2. 4/11.    32

我需要：

 id   month.   sales name
 ada1. 1/11.    23.  mike
 ada1. 4/11.    34.  mike
 ad23. 3/12.    34.  tom
 cev2. 4/11.    32.  tim

我在左连接和右连接之间纠结，我应该用什么。

Answer 1

使用pd.merge:

>>> df2.merge(df1, on='id', how='left')

     id month  sales  name
0  ada1  1/11     23  mike
1  ada1  4/11     34  mike
2  ad23  3/12     34   tom
3  cev2  4/11     32   tim

Answer 2

使用地图，因为您在一列上 joining\merging 并返回一列。

df2['name'] = df2['id'].map(df1.set_index('id')['name'])

Map 将胜过 join\merge。

Answer 3

根据问题集提供两种可以提供帮助的方法

import pandas as pd

# retain df2 and merge df1 use 'leftjoin'
df2.merge(df1, on='id', how='left')

# Full Join, also known as Full Outer Join, returns all those records which 
 either have a match in the left or right dataframe

pd.merge(df2,df1,on='id',how='outer',indicator=True)

使用 join 在 pandas 中加入 2 个数据帧

Join 2 dataframes in pandas using join

python

join

dataframe

pandas