抱歉,如果标题不够清晰,我会用例子更好地解释自己:
dataframe1 = pd.DataFrame(columns=['UniqueNum', 'B' ,'A'])
dataframe1['UniqueNum'] = ['1a','2b', '3c']
dataframe1['A'] = ['2','6', '7']
dataframe1['B'] = ['3','88', '23']
print dataframe1
dataframe2 = pd.DataFrame(columns=['TestId', 'C' ,'D'])
dataframe2['TestId'] = ['1a','2b', '3c', '1a', '3c', '2b']
dataframe2['C'] = ['22','46', '47','22','46', '47']
dataframe2['D'] = ['13','88', '233','22','46', '47']
print dataframe2
打印内容包括:
>>>
UniqueNum B A
0 1a 3 2
1 2b 88 6
2 3c 23 7
TestId C D
0 1a 22 13
1 2b 46 88
2 3c 47 233
3 1a 22 22
4 3c 46 46
5 2b 47 47
>>>
我想合并输出数据帧,使其看起来像:
TestId C D B A
0 1a 22 13 3 2
1 2b 46 88 88 6
2 3c 47 233 23 7
3 1a 22 22 3 2
4 3c 46 46 23 7
5 2b 47 47 88 6
这意味着要向dataframe2添加值与dataframe1中的UniqueNum与dataframe2中的TestId之间的匹配对应的列。 谢谢
可以将^{} 与left join和
rename
列一起使用:或者创建索引而不是
rename
,并更改left_on
和right_index
的参数:或同时指定了列和最后一个remove
UniqueNum
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