我有以下形式的数据:
frame1 = pd.DataFrame({'supplier1_match0': ['x'], 'id': [1]})
frame2 = pd.DataFrame({'supplier1_match0': ['2x'], 'id': [2]})
并希望留加入多个帧这样的框架:
base_frame = pd.DataFrame({'id':[1,2,3]})
我合并的ID并获得:
merged = base_frame.merge(frame1, how='left', left_on='id', right_on='id')
merged = merged.merge(frame2, how='left', left_on='id', right_on='id')
id supplier1_match0_x supplier1_match0_y
0 1 x NaN
1 2 NaN 2x
2 3 NaN NaN
列被复制和“Y”被附加。以下是我需要:
id, supplier1_match0, ...
1, x
2, 2x
3, NaN
有没有一种简单的方法来实现这一目标?有一个类似的问题(Nested dictionary to multiindex dataframe where dictionary keys are column labels),但该数据具有不同的形状。请注意,我有多个供应商,他们有不同的比赛号码,所以我不能假设数据有一个“矩形”形状。提前致谢。
你的问题是,你真的不希望只是merge
一切。您需要concat
你的第一组帧,然后合并。
import pandas as pd
import numpy as np
base_frame.merge(pd.concat([frame1, frame2]), how='left')
# id supplier1_match0
#0 1 x
#1 2 2x
#2 3 NaN
或者,你可以定义base_frame
使之具有所有其它帧的相关栏目,并设置id
是指数和使用.update
。这确保base_frame
的大小保持不变,而上面没有。虽然数据将被覆盖,如果有一个给定小区内的多个非空值。
base_frame = pd.DataFrame({'id':[1,2,3]}).assign(supplier1_match0 = np.NaN).set_index('id')
for df in [frame1, frame2]:
base_frame.update(df.set_index('id'))
print(base_frame)
supplier1_match0
id
1 x
2 2x
3 NaN