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在多列上合并 2 个熊猫数据框

[英]Merge 2 pandas data frames on multiple columns

I have 2 dataframes with one of them containing the prediction and actual values for the previous months.我有 2 个数据框,其中一个包含前几个月的预测值和实际值。 As shown below it has prediction from January and February.如下所示,它有 1 月和 2 月的预测。 The values for Febuary are Null.二月的值为空。

DF1 DF1

Date日期 Key钥匙 Value价值 prediction预言
1-1-21 1-1-21 A一种 33211 33211 22123 22123
1-1-21 1-1-21 BA文学士 43231 43231 32132 32132
1-1-21 1-1-21 C C 13431 13431 43432 43432
1-2-21 1-2-21 A一种 Nan 23421 23421
1-2-21 1-2-21 BA文学士 Nan 44443 44443
1-2-21 1-2-21 C C Nan 32133 32133

The second dataframe has date, key and value for February.第二个数据框包含二月的日期、键和值。 I would like to merge them to form a new table with all actual values and a forecasts in one table我想将它们合并以形成一个新表,其中包含所有实际值和一个表中的预测

DF2 DF2

Date日期 Key钥匙 Value价值
1-2-21 1-2-21 A一种 33212 33212
1-2-21 1-2-21 BA文学士 52121 52121
1-2-21 1-2-21 C C 23123 23123

I want to merge the Values on the key and date into the first table.我想将键和日期上的值合并到第一个表中。 Final should look like this最终应该是这样的

Date日期 Key钥匙 Value价值 prediction预言
1-1-21 1-1-21 A一种 33211 33211 22123 22123
1-1-21 1-1-21 BA文学士 43231 43231 32132 32132
1-1-21 1-1-21 C C 13431 13431 43432 43432
1-2-21 1-2-21 A一种 33212 33212 23421 23421
1-2-21 1-2-21 BA文学士 52121 52121 44443 44443
1-2-21 1-2-21 C C 23123 23123 32133 32133

I tried pd.merge it creates a new column instead of join into one column and pd.join but it does a left join and drops some of the prediction data.我试过pd.merge它创建一个新列而不是加入一列和pd.join但它执行左连接并删除一些预测数据。 combine first simply appends to the data结合首先简单地附加到数据

这可能是一种在一行(虽然很长)中完成的方法:

df1['Value'] = df1.apply(lambda row: row['Value'] if pd.notna(row['Value']) else df2[(df2['Date'] == row['Date']) & (df2['Key'] == row['Key'])].iloc[0]['Value'], axis=1)

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