Pandas left join 返回多行

Question

我正在使用 python 合并两个数据帧：

join=pd.merge(df1,df2,on=["A","B"],how="left")

表格1：

         A   B
         a   1
         b   2
         c   3

表 2：

         A   B  Flag   C
         a   1   0    20
         b   2   1    40 
         c   3   0    60
         a   1   1    80
         b   2   0    10

左连接后得到的结果是：

         A   B  Flag  C
         a   1   0    20
         a   1   1    80
         b   2   1    40
         b   2   0    10  
         c   3   0    60 

在这里，我们看到第 1 行和第 2 行由于表 2 出现了两次。我想仅保留基于Flag列的一行。 我想保留Falg值为 `= 1 的两行之一

所以最终预期输出是：

          A   B  Flag  C
           a   1   1   80
           b   2   1   40
           c   3   0   60

有没有pythonic的方法来做到这一点？

Answer 1

# raise preferred lines to the top
df2 = df2.sort_values(by='Flag', ascending=False) 

# deduplicate
df2 = df2.drop_duplicates(subset=['A','B'],  keep='first')

# merge
pd.merge(df1, df2, on=['A','B'])

   A  B  Flag   C
0  a  1     1  80
1  b  2     1  40
2  c  3     0  60

Answer 2

这个概念类似于您在 SQL 上所做的：将一个表与选择标准（在这种情况下为标志的最大值）分开，留下足够的列来匹配联合表上的观察。

join = pd.merge(df1, df2, how="left").reset_index()
maximums = join.groupby(by='A').max()
join = pd.merge(join, maximums, on=['Flag', 'A'])

Answer 3

尝试使用此连接：

join=pd.merge(df1,df2,on=["A","B"],how="left", left_index=True, right_index=True)
print(join)