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PADAS-合并两个数据帧覆盖并指定要保留的列

pandas python

AlexW · 技术社区 · 6 年前

我试图合并到熊猫数据帧,虽然我想要的可能不是合并。

我在两个框架中有两列匹配,一列共享可用于联接的唯一值。另一列有一个空字段和一个填充字段。

我想在匹配唯一字段的同时覆盖EMTPY字段,但只保留被覆盖的列,我不希望第二个数据帧中的其余列。

希望下面能进一步解释

>>> animals = [{"animal" : "dog", "name" : "freddy", "food" : ""},{"animal" : "cat", "name" : "dexter", "food" : ""},{"animal" : "dog", "name" : "lou lou", "food" : ""}]
>>> foods = [{"name" : "freddy", "food" : "dog mix", "brand" : "doggys dog"},{"name" : "dexter", "food" : "fussy cat mix", "brand" : "fish fishy"},{"name" : "lou lou", "food" : "bones", "brand" : "i was a cow"}]
>>> a_pd = pd.DataFrame(animals)
>>> a_pd
  animal food     name
0    dog        freddy
1    cat        dexter
2    dog       lou lou
>>> f_pd = pd.DataFrame(foods)
>>> f_pd
         brand           food     name
0   doggys dog        dog mix   freddy
1   fish fishy  fussy cat mix   dexter
2  i was a cow          bones  lou lou
>>>
>>>
>>> animal_data = a_pd.merge(f_pd, on='name', how='left')
>>> animal_data
  animal food_x     name        brand         food_y
0    dog          freddy   doggys dog        dog mix
1    cat          dexter   fish fishy  fussy cat mix
2    dog         lou lou  i was a cow          bones
>>>

我应该只吃点东西,我不想要这个品牌(还要注意这是样本数据,实时数据有更多的列

期望结果

>>> animal_data
  animal        name            food
0    dog      freddy         dog mix
1    cat      dexter   fussy cat mix
2    dog     lou lou           bones

4 回复 | 直到 6 年前

Scott Boston 6 年前

用途:

animal_data = a_pd.merge(f_pd, on='name', how='left', suffixes=('_x','')).drop('food_x', axis=1)

输出:

  animal     name        brand           food
0    dog   freddy   doggys dog        dog mix
1    cat   dexter   fish fishy  fussy cat mix
2    dog  lou lou  i was a cow          bones

或

a_pd[['animal','name']].merge(f_pd, how='left')

输出:

动物名品牌食品
0狗Freddy Doggys狗-狗混合
1只猫,德克斯特鱼,鱼,挑剔的猫混合
2狗楼一是牛骨

BENY 6 年前

你可以使用 update

a_pd.set_index('name',inplace=True)
a_pd.update(f_pd.set_index('name'))
a_pd
Out[68]: 
        animal           food
name                         
freddy     dog        dog mix
dexter     cat  fussy cat mix
lou lou    dog          bones
a_pd.reset_index()
Out[69]: 
      name animal           food
0   freddy    dog        dog mix
1   dexter    cat  fussy cat mix
2  lou lou    dog          bones

或者我们使用 map

a_pd.food=a_pd.name.map(f_pd.set_index('name').food)
a_pd
Out[74]: 
  animal           food     name
0    dog        dog mix   freddy
1    cat  fussy cat mix   dexter
2    dog          bones  lou lou

Piotrek 6 年前

我要么尝试 drop 或者只选择要保留的列:

animal_data.drop(['food_x', 'brand'], axis=1, inplace=True)

或

animal_data = animal_data[['animal', 'name', 'food']]

PaSTE Zac Gochenour 6 年前

最好合并不包含合并数据帧中不需要的列的数据帧的视图。例如:

a_cols = ['animal', 'name']
f_cols = ['food', 'name']
a_pd[a_cols].merge(f_pd[f_cols], on='name', how='left')

如果使用非常大的数据帧,这可能会更快,并且可能会节省一些内存,因为在合并中只结转了相关的列。