python - 合并两个数据帧并分别添加 resp 列

Question

我有两个数据框，我需要创建这两个数据框(第一列“A”的)的一种联合。

df1 = pd.DataFrame({'A' : ['a','b','c'], 'B' : [10,20,30], 'C' : [2,5,3]})
df2=  pd.DataFrame({'A' : ['a','b','d'], 'B' : [34,21,45], 'C' : [1,5,5]})

输出-

   A   f_M   d_M  f_B  d_B
0  a   10     2    34   1
1  b   20     5    21   5
2  c   30     3     0   0
3  d   0      0    45   5

这是创建的新数据帧，它具有列('A')的两个数据帧的联合。f_M 列是如果 'B' 列在 df1 中有值，f_B 是如果它在 df2 中，如果是 0不在任何 df1/df2 中。

Answer 1

这看起来像是外部 merge 的经典用例:

df1.merge(df2, on='A', how='outer', suffixes=('_M', '_B')).fillna(0)

   A   B_M  C_M   B_B  C_B
0  a  10.0  2.0  34.0  1.0
1  b  20.0  5.0  21.0  5.0
2  c  30.0  3.0   0.0  0.0
3  d   0.0  0.0  45.0  5.0

要考虑列，请使用 map 和 DataFrame.rename:

pd.merge(*map(
      lambda x: x.rename(columns={'B':'f','C':'d'}), (df1, df2)
   ), on='A', how='outer', suffixes=('_M', '_B')
).fillna(0)

   A   f_M  d_M   f_B  d_B
0  a  10.0  2.0  34.0  1.0
1  b  20.0  5.0  21.0  5.0
2  c  30.0  3.0   0.0  0.0
3  d   0.0  0.0  45.0  5.0