pandas：将列附加到 df，这是另一个 df 的 prat

Question

我有 2 个 pandas 数据帧：

df1:

c1	c2	X
1个	1个	1个
2个	1个	4个
1个	2个	1个
2个	2个	4个

和 df2：

c1	c2	c3
1个	1个	1个
1个	2个	1个
2个	2个	2个

我想 append x行到df2像：

c1	c2	c3	X
1个	1个	1个	1个
1个	2个	1个	1个
2个	2个	2个	4个

我尝试使用join ，但因为我没有唯一索引，所以它不起作用：

df1.set_index(['c1', 'c2'], inplace=True)
df2.set_index(['c1', 'c2'], inplace=True,drop=False)
df2=df2.join(df1)

df2:

c1	c2	c3	X
1个	1个	1个	楠
1个	2个	1个	楠
2个	2个	2个	楠

Answer 1

也许做你的问题所问的最简单的方法是这样的：

df2 = pd.merge(df2, df1, on=['c1', 'c2'])

我们在数据帧 df1 和 df2 的c1和c2列上进行了“内部”连接（pandas.merge() 的默认值）。

或者，这是一种使用 DataFrame.join() 获得指定结果的方法，其方法类似于您根据问题尝试过的方法：

df2 = df2.set_index(['c1', 'c2']).join(df1.set_index(['c1', 'c2'])).reset_index()

结果：

   c1  c2  c3  x
0   1   1   1  1
1   1   2   1  1
2   2   2   2  4

请注意， inplace已被删除，因为通常不鼓励使用它，我们现在提前 go 并允许 df2 的 c1 和 c2 列被 set_index() 删除，稍后使用 reset_index() 来恢复它们。