python - 如何在 2 列上加入 pandas 数据框？

Question

假设以下数据帧

df1:

id    data1
1     10
2     200
3     3000
4     40000

df2:

id1    id2    data2
1      2      210
1      3      3010
1      4      40010
2      3      3200
2      4      40200
3      4      43000

我想要新的 df3:

id1    id2    data2    data11    data12        
1      2      210      10        200
1      3      3010     10        3000
1      4      40010    10        40000 
2      3      3200     200       3000
2      4      40200    200       40000
3      4      43000    3000      40000

在 Pandas 中实现这一点的正确方法是什么？

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编辑:具体数据请不要随意。我选择此特定数据只是为了显示所有内容的来源，但每个数据元素与任何其他数据元素都没有关联。

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其他数据框示例，因为第一个不够清楚:

df4:

id    data1
1     a
2     b
3     c
4     d

df5:

id1    id2    data2
1      2      e
1      3      f
1      4      g
2      3      h
2      4      i
3      4      j

我想要新的 df6:

id1    id2    data2    data11    data12        
1      2      e        a         b  
1      3      f        a         c
1      4      g        a         d
2      3      h        b         c
2      4      i        b         d
3      4      j        c         d

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编辑2:Data11 和 Data12 只是 data1 的副本，具有相应的 id id1 或 id2

Answer 1

1.首先使用id1和id列合并两个dataframe
2.将data1重命名为data11
3.删除id列
4.现在在id2和id上合并df1和df3

df3 = pd.merge(df2,df1,left_on=['id1'],right_on=['id'],how='left')
df3.rename(columns={'data1':'data11'},inplace=True)
df3.drop('id',axis=1,inplace=True)

df3 = pd.merge(d3,df1,left_on=['id2'],right_on=['id'],how='left')
df3.rename(columns={'data1':'data12'},inplace=True)
df3.drop('id',axis=1,inplace=True)

希望能解决你的问题