Pandas 水平合并两个数据框

Question

我正在处理这样的问题：

mydata_old
|  x  |  y   |
|-----|------|
| 1   | 10   |
| 2   | 15   |
| 3   | 12   |
| 4   | 21   |

mydata_new
|  x  |  y   |
|-----|------|
| 4   | 20   |
| 5   | 25   |
| 6   | 30   |

我想合并两个表以获得：

mydata
|  x  |  y   |
|-----|------|
| 1   | 10   |
| 2   | 15   |
| 3   | 12   |
| 4   | 20   | # x = 4 does not show up twice
| 5   | 25   |
| 6   | 30   |

我尝试使用pandas.merge ，但无法获得所需的结果。

mydata = pd.merge(mydata_new, mydata_old, how="left")

Answer 1

一种方法是使用外部连接（即，保留来自两个数据帧的索引）。 您可以使用pd.merge(mydata_new, mydata_old, how='outer')实现此目的，然后保持最新数据可用。

但是，使用pandas.concat可能会更直接。

在这里，我连接了两个数据帧。 请注意，如果x出现在mydata_new中，我会从mydata_old中排除行。 通过这种方式，您可以在两个数据帧（旧的和新的）中都可用时保留最新数据。

# Concat frames and if data is available in both, keep data from mydata_new
mydata = pd.concat(
    [
        mydata_old.loc[~mydata_old['x'].isin(mydata_new['x'])],
        mydata_new
    ],
    axis=0)

这将打印以下内容：

X	是
1个	10
2个	15
3个	12
4个	20
5个	25
6个	30