python - pandas 中数据帧的行并集

Question

假设我有两个 DataFrame:

df1 = pd.DataFrame([('A', 0.3), ('B', 0.4)], columns = ('ID', 'Buy'))
df2 = pd.DataFrame([('B', 3), ('A', 4)], columns = ('ID', 'Sell'))

产量:

    ID  Buy
0   A   0.3
1   B   0.4

和

    ID  Sell
0   B   3
1   A   4

分别。

现在，我想获得一个收集数据的DataFrame，即:

    ID  Buy  Sell
0   A   0.3  4
1   B   0.4  3

请注意，df1 和 df2 中的行顺序可能不同。此外，可能存在仅出现在一个帧中而不出现在另一帧中的 ID——在这种情况下，我猜缺失值应该用 NaN 填充。

我该怎么做？

我尝试过类似的事情

pd.concat([df1, df2], join = 'outer', axis = 1)

但没有返回所需的结果。

Answer 1

我想你想 merge在 ID 列上:

In [12]:

df1 = pd.DataFrame([('A', 0.3), ('B', 0.4)], columns = ('ID', 'Buy'))
df2 = pd.DataFrame([('B', 3), ('A', 4)], columns = ('ID', 'Sell'))
df1.merge(df2, on='ID', how='outer')
Out[12]:
  ID  Buy  Sell
0  A  0.3     4
1  B  0.4     3