我有多个从 CSV 文件中读取的子 DataFrame，我想使用 pandas 将它们组合成一个大 DataFrame。
我的问题是单独的子数据帧中的某些列显示重叠。如果确实如此，则需要将这些值插入到最终 DataFrame 中的正确位置。
通常，所有子 DataFrame 都有一个 ID 列 - 所有这些 DataFrame 的所有 ID 值的 set 应该组合到最终大 DataFrame 的 ID 列。
每个ID都分配有一个特定的CODE，该代码在所有子DataFrame中都是一致的，因此它可能总是被覆盖，因为值应该保持不变.
我尝试了各种方法，merge、join、concat，甚至是普通的旧循环和索引，带有索引列，没有，你能想到的——但是，无济于事。
我想补充一点，某些方法会创建带有后缀的新列 - 但我的目的是将重叠列中的所有值合并到单个列中，因此这不是一个选项/
以下是一些示例数据:
import pandas as pd
import numpy as np
np.random.seed(42)
df_1 = pd.DataFrame({
'ID':[3,4,5,6],
'CODE':[2,2,5,4],
'M1':np.random.rand(4),
'M2':np.random.rand(4)
})
df_2 = pd.DataFrame({
'ID':[8,9,10],
'CODE':[7,2,4],
'M1':np.random.rand(3),
'M2':np.random.rand(3)
})
df_3 = pd.DataFrame({
'ID':[3,4,5,6],
'CODE':[2,2,5,4],
'M3':np.random.rand(4),
'M4':np.random.rand(4)
})
df_4 = pd.DataFrame({
'ID':[8,9,10],
'CODE':[7,2,4],
'M3':np.random.rand(3),
'M4':np.random.rand(3)
})
df_5 = pd.DataFrame({
'ID':[8,9,10],
'CODE':[7,2,4],
'M5':np.random.rand(3),
'M6':np.random.rand(3)
})
使用 merge 和 how="outer" 我能够合并 df_1、df_2 和 df_3 结果是我需要的。
ID CODE M1 M2 M3 M4
0 3 2 0.374540 0.156019 0.181825 0.431945
1 4 2 0.950714 0.155995 0.183405 0.291229
2 5 5 0.731994 0.058084 0.304242 0.611853
3 6 4 0.598658 0.866176 0.524756 0.139494
4 8 7 0.601115 0.969910 NaN NaN
5 9 2 0.708073 0.832443 NaN NaN
6 10 4 0.020584 0.212339 NaN NaN
但是添加 df_4 后，数据会附加到下面，而不是插入到正确的位置(因此在这种情况下不会出现 NaN):
ID CODE M1 M2 M3 M4
0 3 2 0.374540 0.156019 0.181825 0.431945
1 4 2 0.950714 0.155995 0.183405 0.291229
2 5 5 0.731994 0.058084 0.304242 0.611853
3 6 4 0.598658 0.866176 0.524756 0.139494
4 8 7 0.601115 0.969910 NaN NaN
5 9 2 0.708073 0.832443 NaN NaN
6 10 4 0.020584 0.212339 NaN NaN
7 8 7 NaN NaN 0.292145 0.785176
8 9 2 NaN NaN 0.366362 0.199674
9 10 4 NaN NaN 0.456070 0.514234
最后，组合本示例中的所有 DataFrame 应产生以下结果:
ID CODE M1 M2 M3 M4 M5 M6
0 3 2 0.374540 0.156019 0.181825 0.431945 NaN NaN
1 4 2 0.950714 0.155995 0.183405 0.291229 NaN NaN
2 5 5 0.731994 0.058084 0.304242 0.611853 NaN NaN
3 6 4 0.598658 0.866176 0.524756 0.139494 NaN NaN
4 8 7 0.601115 0.969910 0.292145 0.785176 0.592414 0.170524
5 9 2 0.708073 0.832443 0.366362 0.199674 0.046450 0.065051
6 10 4 0.020584 0.212339 0.456070 0.514234 0.607544 0.948885
最佳答案
合并具有相同 ID 和代码的数据帧并将它们连接起来。
pd.concat([df_1.merge(df_3, how = 'outer'),df_2.merge(df_4, how = 'outer').merge(df_5, how = 'outer')], sort = True)
ID CODE M1 M2 M3 M4 M5 M6
0 3 2 0.374540 0.156019 0.181825 0.431945 NaN NaN
1 4 2 0.950714 0.155995 0.183405 0.291229 NaN NaN
2 5 5 0.731994 0.058084 0.304242 0.611853 NaN NaN
3 6 4 0.598658 0.866176 0.524756 0.139494 NaN NaN
4 8 7 0.601115 0.969910 0.292145 0.785176 0.592415 0.170524
5 9 2 0.708073 0.832443 0.366362 0.199674 0.046450 0.065052
6 10 4 0.020584 0.212339 0.456070 0.514234 0.607545 0.948886
使用 groupby 的另一个解决方案。连接轴 0 上的所有数据帧，对 ID、CODE 进行分组，并且 first() 返回第一个非 NaN 值。
dfs = [df_1, df_2, df_3, df_4, df_5]
pd.concat(dfs, sort = False).groupby(['CODE', 'ID']).first().sort_index(level = 1).reset_index()
关于python - 组合多个偶尔重叠的 DataFrame，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/54426620/