Python Dataframe 在连接时防止重复

Question

我有两个数据框。我把它们连接起来做成一个。问题是，在对代码进行故障排除时，我会多次使用相同的 concat 代码。这会产生重复行的数据帧，就像我执行 concat 的次数一样。我想阻止它。
我的代码:

rdf = pd.DataFrame({'A':[10,20]},index=pd.date_range(start='2020-05-04 08:00:00', freq='1h', periods=2))
df2 = pd.DataFrame({'A':[30,40]},index=pd.date_range(start='2020-05-04 10:00:00', freq='1h', periods=2))

# Run it first time
rdf= pd.concat([rdf,df2])
# First time result
rdf
                      A
2020-05-04 08:00:00  10
2020-05-04 09:00:00  20
2020-05-04 10:00:00  30
2020-05-04 11:00:00  40

# Run it second time
rdf= pd.concat([rdf,df2])
# second time result produces duplicates
rdf
                      A
2020-05-04 08:00:00  10
2020-05-04 09:00:00  20
2020-05-04 10:00:00  30
2020-05-04 11:00:00  40
2020-05-04 10:00:00  30
2020-05-04 11:00:00  40

我的解决方案:我的方法是正确的新行代码并通过保留第一个来删除重复项。

rdf= pd.concat([rdf,df2])
rdf.drop_duplicates(keep='first',inplace=True)
rdf
                      A
2020-05-04 08:00:00  10
2020-05-04 09:00:00  20
2020-05-04 10:00:00  30
2020-05-04 11:00:00  40

有没有更好的方法？我的意思是，我们可以在连接时防止这种情况吗？因此，无需编写额外的行代码来删除重复项。

Answer 1

那我们试试combine_first

rdf = rdf.combine_first(df2)
rdf = rdf.combine_first(df2)
rdf
Out[115]: 
                        A
2020-05-04 08:00:00  10.0
2020-05-04 09:00:00  20.0
2020-05-04 10:00:00  30.0
2020-05-04 11:00:00  40.0