Pandas left join 返回多行

Question

我正在使用 python 合並兩個數據幀：

join=pd.merge(df1,df2,on=["A","B"],how="left")

表格1：

         A   B
         a   1
         b   2
         c   3

表 2：

         A   B  Flag   C
         a   1   0    20
         b   2   1    40 
         c   3   0    60
         a   1   1    80
         b   2   0    10

左連接后得到的結果是：

         A   B  Flag  C
         a   1   0    20
         a   1   1    80
         b   2   1    40
         b   2   0    10  
         c   3   0    60 

在這里，我們看到第 1 行和第 2 行由於表 2 出現了兩次。我想僅保留基於Flag列的一行。 我想保留Falg值為 `= 1 的兩行之一

所以最終預期輸出是：

          A   B  Flag  C
           a   1   1   80
           b   2   1   40
           c   3   0   60

有沒有pythonic的方法來做到這一點？

Answer 1

# raise preferred lines to the top
df2 = df2.sort_values(by='Flag', ascending=False) 

# deduplicate
df2 = df2.drop_duplicates(subset=['A','B'],  keep='first')

# merge
pd.merge(df1, df2, on=['A','B'])

   A  B  Flag   C
0  a  1     1  80
1  b  2     1  40
2  c  3     0  60

Answer 2

這個概念類似於您在 SQL 上所做的：將一個表與選擇標准（在這種情況下為標志的最大值）分開，留下足夠的列來匹配聯合表上的觀察。

join = pd.merge(df1, df2, how="left").reset_index()
maximums = join.groupby(by='A').max()
join = pd.merge(join, maximums, on=['Flag', 'A'])

Answer 3

嘗試使用此連接：

join=pd.merge(df1,df2,on=["A","B"],how="left", left_index=True, right_index=True)
print(join)