PANDAS：合并具有共同ID的数据帧

Question

我有两个数据框df1和df2，每个数据框包含不同的信息和不同的长度，但共有一个“ DAY”列，尽管并不总是具有相同的值。 就上下文而言，一个数据框包含降水记录，另一个数据框包含洪水事件及其大小的记录。 我想将它们结合起来，以便我可以轻松比较与洪水事件有关的降水条件。 df1（降水）如下所示：

D   M   Y       DAY     Tpcp    MaxInt
30  9   2010    5553    20.8    2.2
1   10  2010    5554    14      1.8
2   10  2010    5555    61.8    1.8
3   10  2010    5556    30      1.2
4   10  2010    5557    68.4    1
5   10  2010    5558    10.2    1
6   10  2010    5559    82.8    2.2
7   10  2010    5560    54.6    2.2
10  10  2010    5563    11.4    1.8

df2（洪水）如下所示：

D   M   Y       DAY     Size
12  5   2009    5047    2
3   9   2009    5161    2
13  4   2010    5383    3
14  4   2010    5384    3
16  7   2010    5477    2
4   10  2010    5557    3
6   10  2010    5559    3
30  4   2011    5765    2
22  5   2011    5787    2
27  5   2011    5792    2
9   11  2011    5958    2

洪水不会全天下雨，所以我的目标是这样的，零事件发生时为零：

D   M   Y       DAY     Tpcp    MaxInt   FldSz
30  9   2010    5553    20.8    2.2      0
1   10  2010    5554    14      1.8      0
2   10  2010    5555    61.8    1.8      0
3   10  2010    5556    30      1.2      0
4   10  2010    5557    68.4    1        3      
5   10  2010    5558    10.2    1        3
6   10  2010    5559    82.8    2.2      0
7   10  2010    5560    54.6    2.2      0
10  10  2010    5563    11.4    1.8      0

同样，我认为最简单的方法是根据“ DAY”进行合并/合并。 也许这是一个非常明显的任务，如果可以的话，我很抱歉（我是新来的），但是我找不到我认为适合该问题的答案，并且想知道那里是否会有一些建议……在此先感谢您思想和贡献：）

Answer 1

我相信您需要pandas.join 。

res = df1.join(df2.set_index('DAY'), on='DAY')

并将大小列重命名/将N / A填为0。

Answer 2

您可以使用merge ，但是执行合并时要设置how="outer" 。

df3 = df1.merge(df2[["DAY", "Size"]], how="left")

设置how="left"将返回最左侧表（在本例中为df1中的所有行，即使df2没有匹配的记录。 对于没有匹配记录的记录， NaN将填充df1没有记录的df2列。

Answer 3

你可以试试：

data = pd.merge(df1,df2, on=['DAY'], how='outer')

Answer 4

看看这是否能解决您的意思：

df = df1.merge(df2, on=['D', 'M', 'Y', 'DAY'], how='left')
df['FldSz'] = df['Size'].fillna(0)