合並兩個數據框熊貓

Question

我正在使用以下內容閱讀2 dfs：

extra = pd.read_csv('table1.txt', sep = '\s+')
data = pd.read_csv('table2.dat', sep = '\s+')

extra.info()的輸出是：

class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 11528 entries, 0 to 11527
Data columns:
a     11528  non-null values
key   11528  non-null values
c     11528  non-null values
d     11528  non-null values
e     11528  non-null values
f     11528  non-null values
g     11528  non-null values
h     11528  non-null values
i     11528  non-null values
j     11528  non-null values
k     11528  non-null values
dtypes: float64(11)None

data.info()的輸出是：

class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 11528 entries, 0 to 11527
Data columns:
1      11528  non-null values
2      11528  non-null values
3      11528  non-null values
key    11528  non-null values
5      11528  non-null values
...
79     11528  non-null values
80     11528  non-null values
81     11528  non-null values
dtypes: float64(80), int64(1)None

因此，這2個11528 rows都具有11528 rows並且它們具有稱為： key的公共列

我使用以下方法合並了這2個df：

result = pd.merge(data, extra, on='key', sort = False)

並且result.info()的輸出是：

class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 11926 entries, 0 to 11925
Data columns:
1    11926  non-null values
2    11926  non-null values
3    11926  non-null values
key  11926  non-null values
5    11926  non-null values
6    11926  non-null values
...
80   11926  non-null values
81   11926  non-null values
a    11926  non-null values
b    11926  non-null values
...    
j    11926  non-null values
k    11926  non-null values
dtypes: float64(90), int64(1)None

顯然有問題，因為新合並的df result有11926 rows 。

有人可以解釋發生了什么嗎？將其寫下來的正確方法是什么？

謝謝！

例

df1 = 1 key 3 4
    1 8 90 5 11
    2 7 60 2 30
    3 3 70 3 26
    4 7 60 2 10

df2 = 5 6 key 7
    1 3 2 90 17
    2 9 3 60 42
    3 6 4 70 17
    4 1 5 60 23

我想要的輸出是：

1 key 3 4 5 6 7 
1 8 90 5 11 3 2 17
2 7 60 2 30 9 3 42
3 3 70 3 26 6 4 17
4 7 60 2 10 1 5 23

Answer 1

發生的情況是您在一個或兩個數據框中都有重復的key值。 因此，如果data在其中有5次key1 ，而extra在其中有2次key1 ，那么當您合並key列上的兩個數據幀時， key1會有10個條目。

解決方法是：

# delete the common column in one of the data frames
del extra['key']

# join
result = data.join(extra)