python - 连接两个不相等的数据框

Question

我有两个长度不等的数据帧。第一个数据帧(df1)的 A 列具有唯一值，对应于同一数据帧中的 B 列和 C 列。第二个数据帧(df2)具有名为 A 列的列，该列具有 df1 的 A 列值的多次重复，并对应于 D 列和 E 列。我想在 A 列上将 df1 加入到 df2，这样它们就形成一个数据帧，并且 B 列和 C 列的值与 df1 中的值相对应。

Df1

  column A. Column B

A.                     ab
B.                      bc
C.                      fg

Df2
Column A   column D
A.                      1
B.                       2
C.                       3
B.                        4
A.                        5
A.                         6



Df1 + Df2

Column A column D column B
A.                  1.              ab
B.                  2.               bc
C.                   3.              fg
B.                   4.              bc
A.                   5.              ab 
A.                    6.              ab

如何做到这一点？

Answer 1

您可以使用merge不带参数on，如果两个DataFrame中只有公共(public)列通过左连接连接列Column A:

print (DF1)
  Column A Column B  Column C
0       A.       ab         1
1       B.       bc         9
2       C.       fg         7

print (DF2)
  Column A  column D  column E
0       A.         1         8
1       B.         2         9
2       C.         3         7
3       B.         4         3
4       A.         5         1
5       A.         6         0

<小时/>

df = DF2.merge(DF1,how='left')
print (df)
  Column A  column D  column E Column B  Column C
0       A.         1         8       ab         1
1       B.         2         9       bc         9
2       C.         3         7       fg         7
3       B.         4         3       bc         9
4       A.         5         1       ab         1
5       A.         6         0       ab         1

如果多个相同的列添加on:

df = DF2.merge(DF1,how='left', on='Column A')
print (df)
  Column A  column D  column E Column B  Column C
0       A.         1         8       ab         1
1       B.         2         9       bc         9
2       C.         3         7       fg         7
3       B.         4         3       bc         9
4       A.         5         1       ab         1
5       A.         6         0       ab         1