为了便于讨论,问题被简化。
取 3 个具有相似且不相交列的数据帧,但列值相同。如何以不存在重复列、保留所有唯一列(即不进行内部联接)并且如果列值相同则不会创建新行的方式连接它们?
单独的数据框:
df1:
a b c
0 1 2 3
1 11 22 33
df2:
b c d
0 2 3 4
1 22 33 44
df3:
c d e
0 3 4 5
1 33 44 55
期望的输出:
a b c d e
0 1 2 3 4 5
1 11 22 33 44 55
但是,只需使用
pd.concat([df1, df2, df3], axis=1)
包括重复的列。
最佳答案
选项 1
使用concat
+ groupby
-
pd.concat([df1, df2, df3], 1).groupby(axis=1, level=0).first()
a b c d e
0 1 2 3 4 5
1 11 22 33 44 55
<小时/>
选项 2
合并
-
df1.merge(df2).merge(df3)
a b c d e
0 1 2 3 4 5
1 11 22 33 44 55
一般来说,对于 n
个数据帧,如果您有它们的列表,则可以使用循环执行 n 路合并 -
df_list = [df1, df2, df3]
df = df_list[0]
for d in df_list[1:]:
df = df.merge(d)
df
a b c d e
0 1 2 3 4 5
1 11 22 33 44 55
关于python - 将 DataFrame 与相似和不相交的列连接起来,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/47871328/