pandas：將列附加到 df，這是另一個 df 的 prat

Question

我有 2 個 pandas 數據幀：

df1:

c1	c2	X
1個	1個	1個
2個	1個	4個
1個	2個	1個
2個	2個	4個

和 df2：

c1	c2	c3
1個	1個	1個
1個	2個	1個
2個	2個	2個

我想 append x行到df2像：

c1	c2	c3	X
1個	1個	1個	1個
1個	2個	1個	1個
2個	2個	2個	4個

我嘗試使用join ，但因為我沒有唯一索引，所以它不起作用：

df1.set_index(['c1', 'c2'], inplace=True)
df2.set_index(['c1', 'c2'], inplace=True,drop=False)
df2=df2.join(df1)

df2:

c1	c2	c3	X
1個	1個	1個	楠
1個	2個	1個	楠
2個	2個	2個	楠

Answer 1

也許做你的問題所問的最簡單的方法是這樣的：

df2 = pd.merge(df2, df1, on=['c1', 'c2'])

我們在數據幀 df1 和 df2 的c1和c2列上進行了“內部”連接（pandas.merge() 的默認值）。

或者，這是一種使用 DataFrame.join() 獲得指定結果的方法，其方法類似於您根據問題嘗試過的方法：

df2 = df2.set_index(['c1', 'c2']).join(df1.set_index(['c1', 'c2'])).reset_index()

結果：

   c1  c2  c3  x
0   1   1   1  1
1   1   2   1  1
2   2   2   2  4

請注意， inplace已被刪除，因為通常不鼓勵使用它，我們現在提前 go 並允許 df2 的 c1 和 c2 列被 set_index() 刪除，稍后使用 reset_index() 來恢復它們。