如何連接兩個ID不匹配的數據框，並創建新列以表示ID來自何數據框？

Question

我有兩個這樣的數據框

DF1：

id    column1    column2 
1      30          90
2      1            2

DF2：

id    column1    column2 
1      30          90
3      1            2

我想創建邏輯來合並ID不匹配（列名相同）的這兩個數據框，然后我想創建一個新列來說明ID來自何數據框。 我該怎么做？

最終合並的df：

id    column1    column2    df_name
2      30          90         df1
3      1            2         df2

編輯：

最終df可以從兩個數據框中提取所有列嗎？

 id    column1.df1    column2.df1   column1.df2    column2.df2     df_name
    2      30          90                 30            90           df1
    3      1            2                  1             2           df2

Answer 1

第一個concat DataFrames在一起：

df = (pd.concat([df1, df2],  keys=('df1','df2'))
        .rename_axis(('df_name','idx'))
        .reset_index(level=1, drop=True)
        .reset_index())

print (df)
  df_name  id  column1  column2
0     df1   1       30       90
1     df1   2        1        2
2     df2   1       30       90
3     df2   3        1        2

然后獲取所有相同的id ：

a = df1.merge(df2, on='id')['id']

最后是isin過濾器：

df = df[~df['id'].isin(a)]
print (df)
  df_name  id  column1  column2
1     df1   2        1        2
3     df2   3        1        2

編輯：

類似的解決方案，例如@WB，僅添加了參數id和suffixes ：

df = (df1.merge(df2,indicator=True,how='outer', on='id', suffixes=('_df1','_df2'))
         .query("_merge != 'both'"))
df['_merge'] = df['_merge'].map({'left_only':'df1','right_only':'df2'})

print (df)
   id  column1_df1  column2_df1  column1_df2  column2_df2 _merge
1   2          1.0          2.0          NaN          NaN    df1
2   3          NaN          NaN          1.0          2.0    df2

如果需要所有行，則也要使用具有相同id行：

df['_merge'] = df['_merge'].map({'left_only':'df1','right_only':'df2', 'both':'df1+df2'})

print (df)
   id  column1_df1  column2_df1  column1_df2  column2_df2   _merge
0   1         30.0         90.0         30.0         90.0  df1+df2
1   2          1.0          2.0          NaN          NaN      df1
2   3          NaN          NaN          1.0          2.0      df2

Answer 2

讓我們來merge

df=df1.merge(df2,indicator = True,how='outer').loc[lambda x : x['_merge'].ne('both')]
df['df_name']=df['_merge'].map({'left_only':'df1','right_only':'df2'})
df
Out[328]: 
   id  column1  column2      _merge df_name
1   2        1        2   left_only     df1
2   3        1        2  right_only     df2