如何在 Pyhton 中将两组数据与 Pandas 合并而不丢失行？

Question

我在 Python 中使用 Pandas 来比较两个数据帧。 我想将数据从一组匹配到另一组。

Dataframe 1

名称
山姆
麦克风
约翰
马修
标记

Dataframe 2

名称	数字
麦克风	76
约翰	92
标记	32

这是我想要得到的 output：

名称	数字
山姆	0
麦克风	76
约翰	92
马修	0
标记	32

目前我正在这样做

df1 = pd.read_csv('data_frame1.csv', usecols=['Name', 'Number'])
df2 = pd.read_csv('data_frame2.csv')
df3 = pd.merge(df1, df2, on = 'Name')
df3.set_index('Name', inplace = True)
df3.to_csv('output.csv')

但是，这是删除没有编号的名称。 我想保留它们并将 0 分配给它们。

Answer 1

您可以使用pd.merge(..., , how = 'outer')这保留所有行并为它们插入Nan然后使用.fillna(0)并为Nan插入0 ：

>>> pd.merge(df1, df2, on = 'Name', how = 'outer').fillna(0)

    Name      Number
0   Sam       0
1   Mike      76
2   John      92
3   Matthew   0
4   Mark      32

使用pd.merge(..., , how = 'outer')你考虑两个 DataFrame 如果你想要 megre 一个 DataFrame 和另一个你可以像下面这样合并，看这个例子：

>>> df1 = pd.DataFrame({'Name': ['Mike','John','Mark','Matthew']})
>>> df2 = pd.DataFrame({'Name': ['Mike','John','Mark', 'Sara'], 'Number' : [76,92,32,50]})

>>> pd.merge(df1, df2, on='Name', how='outer').fillna(0)
    Name    Number
0   Mike     76.0
1   John     92.0
2   Mark     32.0
3   Matthew  0.0
4   Sara     50.0

>>> df1.merge(df2,on='Name', how='left').fillna(0)
    Name     Number
0   Mike     76.0
1   John     92.0
2   Mark     32.0
3   Matthew  0.0