在组合键上插入/插入数据帧

Question

假设我有以下数据集

ID | Name | balance | Year
112 Johnstown $321 2020
321 Oregon $214 2020
121 Jackson $254 2020

和以下传入的数据集

112 Johnstown $321 2021
321 Oregon $216 2020
121 Jackson $254 2020

我想做的是结合这两个数据集，同时保留季节性的概念。基本上，如果一条记录的任何字段（年份除外）发生了更改，则更新该记录。然而，如果记录的年份发生了变化，那么就创造一个新的记录

在我们的例子中，结果数据集如下所示

112 Johnstown $321 2021
112 Johnstown $321 2020
321 Oregon $216 2020
121 Jackson $254 2020

这本质上是一个升级操作，我认为这是一个ID和季节组合键上的升级操作。基本上，如果ID和季节相同，则更新现有记录；如果ID和季节不同，则添加新记录。换句话说

1. 如果记录完全相同，则不执行任何操作
2. 如果记录不同，但年份/id相同，则取该记录 从新数据集

3.如果记录不同且年份/id不同 创造新纪录

这在数据帧中可能吗？如果没有，我是否应该考虑另一种结构来实现这一点？我们的数据集只是拼花文件，所以我们可以随意操作它们

Answer 1

这是预期产出吗？基于你的

Basically, if the ID and season are the same update the existing record, and if they're different add a new record.

我们连接两个数据帧，按ID和Year分组，并在每个组中保留最后一个（因此，来自df2）元素

>>> pd.concat([df1, df2]).groupby(["ID", "Year"], as_index=False).last()
    ID  Year       Name balance
0  112  2020  Johnstown    $321
1  112  2021  Johnstown    $321
2  121  2020    Jackson    $254
3  321  2020     Oregon    $216