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熊猫将列与NaN值合并

dataframe pandas python

Van Peer · 技术社区 · 8 年前

我有两个数据帧, df1 和 df2

df1
  skuid brand
0  ax12     C
1  zm23     F
2  zm23   NaN
3  zm24   NaN

df2
    sid brand
0  ax11     G
1  ax12     C
2  zm23     F
3  zm23   NaN

我需要根据 skuid 和 sid .

df1.merge(df2, how='right')
  skuid brand   sid
0  ax12     C  ax12
1  zm23     F  zm23
2  zm23   NaN  zm23
3  zm24   NaN  zm23
4   NaN     G  ax11

我如何获得如下所示的输出?

  skuid brand   sid
0  ax12     C  ax12
1  zm23     F  zm23
2  zm23   NaN   NaN
3  zm24   NaN   NaN
4   NaN   NaN  zm23
5   NaN     G  ax11

NaN 价值观 希德 在ID 2和3行,

还有一排 zm23 在里面 DF2

1 回复 | 直到 8 年前

Anna Iliukovich-Strakovskaia 8 年前

你为什么要这样做?我想你不能一次完成这个手术。如果您使用“right”,则会从df1中丢失“zm24”。如果您使用LEFT,则您将从DF2中丢失“ax11”。所以你需要使用“外部”,但它不会做你想要的。你将有原始的“ZM23NANZM23”,因为你合并了skuid和sid。它们在这种生吃上是一样的。你可以合并你的帧,然后再做另一个操作。我认为你可以试着用“左开”和“右开”,但这不能解决你的问题。

如果你在那里使用,你在3个原始文件中没有“sid”。

df1.merge(df2, how='outer', left_on=['skuid', 'brand'], right_on=['sid', 'brand'])

UPD: 我发现U.U的解决方案可以在合并前填充Nan的不同值。

df1 = df1.fillna(0)
df2 = df2.fillna(1)
df = df1.merge(df2, how='outer', left_on=['skuid', 'brand'], right_on=['sid', 'brand'])

如果你想,你可以把它们转换回去。

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