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我的目标
我想合并两个数据框，同时保留行，row_to_keep
数据框
>>> df
ColumnA Stats
0 Cake 872
1 Cheese Cake 912
2 Egg 62
3 Raspberry Jam 091
4 Bacon 123
5 Bread 425
row_to_keep NaN 999
>>> df1
ColumnB
0 Cake
1 Cheese Cake
3 Raspberry Jam
4 Bacon
我的尝试
new_df = df.merge(df1, left_on="ColumnA", right_on="ColumnB")
>>> new_df
ColumnA Stats ColumnB
0 Cake 872 Cake
1 Cheese Cake 912 Cheese Cake
3 Raspberry Jam 091 Raspberry Jam
4 Bacon 123 Bacon
预期输出
合并按预期工作，但我正在努力寻找一种有效的方法来保留 df 的最后一行。
ColumnA Stats
0 Cake 872
1 Cheese Cake 912
3 Raspberry Jam 091
4 Bacon 123
row_to_keep NaN 999
此外，是否有一种方法可以通过使用 'row_to_keep' 而不是 row[number] 来获取此输出？
最佳答案
更新:
In [139]: df[df.ColumnA.isin(df1.ColumnB)].append(df.loc['row_to_keep'])
Out[139]:
ColumnA Stats
0 Cake 872
1 Cheese Cake 912
3 Raspberry Jam 91
4 Bacon 123
row_to_keep NaN 999
旧答案:
这是一种解决方案:
In [126]: df.merge(df1, left_on="ColumnA", right_on="ColumnB").append(df.loc['row_to_keep'])
Out[126]:
ColumnA Stats ColumnB
0 Cake 872 Cake
1 Cheese Cake 912 Cheese Cake
2 Raspberry Jam 91 Raspberry Jam
3 Bacon 123 Bacon
row_to_keep NaN 999 NaN
说明:
df.loc['row_to_keep'] 通过索引值 ('row_to_keep') 选择一行并 DF.append(row) - 将其附加到合并的 DF
但我必须承认，可能还有不那么丑陋的解决方案......
关于python - 合并两个数据框，同时保留某一行，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/41470948/
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