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python - 使用 Pandas 合并数据框

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-03 18:43:55 26 4
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我正在尝试将两个数据框合并在一起以创建一个简洁的数据框。第一个数据帧包含各种网络设备的所有可能名称。第二个数据框包含实际存在的网络设备的名称,以及它们对应的硬件。

我需要将这两个数据帧合并在一起,以便根据第二个数据帧中存在的内容“检查”第一个数据帧中的设备名称,然后吐出相应的硬件以便稍后执行进一步分析。

这是我正在做的事情的简化说明:


print(df1)

Router_Name Firewall_Name
0 router1 firewall1
1 router2 firewall2
2 router3 firewall3
3 router4 firewall4

print(df2)

Device_Name Hardware_Platform
0 router2 cisco111
1 router3 cisco222
2 firewall1 cisco333
3 firewall2 cisco444

这将是执行合并后我想要的结果:

print (df3)

Router_Name Hardware_Platform Firewall_Name Hardware_Platform
0 router1 N/A firewall1 cisco333
1 router2 cisco111 firewall2 cisco444
2 router3 cisco222 firewall3 N/A
3 router4 N/A firewall4 N/A



我尝试了很多命令,包括:

result = pd.concat([df1, df2], axis=1).reindex(df2.index)
print(result)

但这只会导致 df1 和 df2 相互堆叠。甚至可以使用这种方法吗?

最佳答案

我在下面的示例中得到了它(重命名列有点麻烦),但是这个示例已经足够清楚了。我使用您的示例数据框作为输入文件。此外,我使用了两个左连接并从 hardware_platform 列创建了两列。

第 1 步:创建数据框

import pandas as pd

df1 = pd.read_excel('file1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('file2.xlsx')

router_name firewall_name
0 router1 firewall1
1 router2 firewall2
2 router3 firewall3
3 router4 firewall4

device_name hardware_platform
0 router2 cisco111
1 router3 cisco222
2 firewall1 cisco333
3 firewall2 cisco444

第 2 步:首先合并(路由器)

df2 = df2.rename(columns={"device_name": "router_name"})
m1 = pd.merge(df1, df2, on='router_name', how='left')
m1 = m1.rename(columns={"hardware_platform": "router_hardware"})

router_name firewall_name router_hardware
0 router1 firewall1 NaN
1 router2 firewall2 cisco111
2 router3 firewall3 cisco222
3 router4 firewall4 NaN

第 3 步:第二次合并(防火墙)

df2 = df2.rename(columns={"router_name": "firewall_name"})
m2 = pd.merge(m1, df2, on='firewall_name', how='left')

router_name firewall_name router_hardware firewall_hardware
0 router1 firewall1 NaN cisco333
1 router2 firewall2 cisco111 cisco444
2 router3 firewall3 cisco222 NaN
3 router4 firewall4 NaN NaN

关于python - 使用 Pandas 合并数据框,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/60101244/

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