[英]merging two dataframes with same rows and indexes in pandas
我正在尝试合并两个具有共同行索引和共同列 0,1,2 但不同列 3 的 Pandas 数据帧,因此生成的数据帧具有来自两者的列:
第一个数据框:
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 817 entries, 0 to 816
Data columns (total 3 columns):
0 817 non-null int64
1 817 non-null int64
2 817 non-null float64
dtypes: float64(1), int64(2)
memory usage: 19.2 KB
0 1 2
0 1950 1 -0.060310
1 1950 2 0.626810
2 1950 3 -0.008128
3 1950 4 0.555100
4 1950 5 0.071577
第二个数据框:
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 817 entries, 0 to 816
Data columns (total 3 columns):
0 817 non-null int64
1 817 non-null int64
2 817 non-null float64
dtypes: float64(1), int64(2)
memory usage: 19.2 KB
0 1 2
0 1950 1 0.92
1 1950 2 0.40
2 1950 3 -0.36
3 1950 4 0.73
4 1950 5 -0.59
到目前为止,我尝试过合并:
pd.merge(df, df2, left_index=True, right_index=True, how='outer')
但结果并不是我所期望的:
0_x 1_x 2_x 0_y 1_y 2_y
0 1950 1 -0.060310 1950 1 0.92
1 1950 2 0.626810 1950 2 0.40
2 1950 3 -0.008128 1950 3 -0.36
3 1950 4 0.555100 1950 4 0.73
4 1950 5 0.071577 1950 5 -0.59
并使用连接:
pd.concat([df, df2], axis=1, ignore_index=True).head()
0 1 2 3 4 5
0 1950 1 -0.060310 1950 1 0.92
1 1950 2 0.626810 1950 2 0.40
2 1950 3 -0.008128 1950 3 -0.36
3 1950 4 0.555100 1950 4 0.73
4 1950 5 0.071577 1950 5 -0.59
我期待像
0 1 2 3
0 1950 1 -0.060310 0.92
1 1950 2 0.626810 0.40
2 1950 3 -0.008128 -0.36
3 1950 4 0.555100 0.73
4 1950 5 0.071577 -0.59
编辑:也许我不清楚,如果是这样,我很抱歉,我试图在结果中添加第二个数据集中的最后一列,所以我有相同的年、月、值1和值2列
我会尝试:
pd.merge(df, df2, on=['0', '1'])
也许
pd.merge(df, df2, on=[0,1]
只需这样做:
df.merge(df2, on=1)
一旦它们具有相同的索引,您就不需要添加索引列。 默认情况下,它可以是内部联接。
您的错误是仅通过索引进行合并,合并函数不知道第 1 列在两个数据中是否相等。
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