Python Pandas：僅當列值唯一時，才將數據框追加到另一個數據框

Question

我有兩個要附加在一起的數據框。 以下是示例。

df_1：

Code    Title
103     general checks 
107     limits
421     horseshoe
319     scheduled 
501     zonal 

df_2

Code    Title
103     hello 
108     lucky eight 
421     little toe 
319     scheduled cat
503     new item 

我只想在df_1中不存在df_2中的代碼號的情況下，才將df_2附加到df_1。

以下是我想要的數據框：

Code    Title
103     general checks 
107     limits
421     horseshoe
319     scheduled 
501     zonal 
108     lucky eight 
503     new item

我已經搜索過Google和Stackoverflow，但是在這種情況下找不到任何東西。

Answer 1

只需append過濾的數據框

df3 = df2.loc[~df2.Code.isin(df.Code)]
df.append(df3)

    Code    Title
0   103 general checks
1   107 limits
2   421 horseshoe
3   319 scheduled
4   501 zonal
1   108 lucky eight
4   503 new item

請注意，您可能最終得到重復的索引，這可能會導致問題。 為避免這種情況，您可以.reset_index(drop=True)獲得沒有重復索引的新df。

df.append(df3).reset_index(drop=True)

    Code    Title
0   103 general checks
1   107 limits
2   421 horseshoe
3   319 scheduled
4   501 zonal
5   108 lucky eight
6   503 new item

Answer 2

您可以concat ，然后drop_duplicates 。 假設每個數據幀中的Code都是唯一的。

res = pd.concat([df1, df2]).drop_duplicates('Code')

print(res)

   Code           Title
0   103  general_checks
1   107          limits
2   421       horseshoe
3   319       scheduled
4   501           zonal
1   108     lucky_eight
4   503        new_item

Answer 3

與concat（）類似，您也可以使用merge：

df3 = pd.merge(df_1, df_2, how='outer').drop_duplicates('Code')

    Code    Title
0   103 general checks
1   107 limits
2   421 horseshoe
3   319 scheduled
4   501 zonal
6   108 lucky eight
9   503 new item