python - 根据行值合并 Pandas 数据框

Question

我有两个 .tsv 文件，如下所示:

ID prop name size
A   x   rob    2
B   y   sally  3
C   z   debby  5
D   w    meg   6

和

ID lst_name area
A   sanches  4
D    smith   7 
C    roberts  8

我将它们加载到 pandas DataFrame 中并想合并它们，这样我就得到了一个新的 dataFrame:

ID-name prop name size lst_name area
A   x   rob    2    sanches  4
B   y   sally  3
C   z   debby  5   roberts   8
D   w    meg   6    smith    7

我一直在尝试使用 pd.merge() 来完成此操作，但遇到以下问题:

df = pd.DataFrame.from_csv("a.tsv", sep='\t')
df1 = pd.DataFrame.from_csv("b.tsv", sep='\t')
result = pd.merge(df, df1, how='inner',on=["ID","ID-name"])

是否可以用 pandas 完成这样的合并？

Answer 1

您需要的是左连接(或外连接，当然取决于您的情况)，因为在此示例中您还希望查看 B 的记录，即使它在 df1 上没有记录。

result = pd.merge(df, df1, how="left",on=["ID","ID"])

      prop   name  size lst_name  area
ID ID
A  A     x    rob     2  sanches   4.0
B  B     y  sally     3      NaN   NaN
C  C     z  debby     5  roberts   8.0
D  D     w    meg     6    smith   7.0