python中两个dataframe左关联后新增一列表名是否有关联的字段

可以在左关联的结果 DataFrame 中新增一列指示是否有关联的字段。具体操作步骤如下：

假设左关联后的结果 DataFrame 为 result，其中关联列为 key。

1. 使用 isna() 函数获取关联列是否为空的布尔值：

is_related = result['key'].notna()

2. 将布尔值转换为整数 0 或 1，表示是否有关联：

is_related = is_related.astype(int)

3. 将关联结果添加到 DataFrame 中：

result['is_related'] = is_related

这样，左关联后的结果 DataFrame 中就会新增一列名为 is_related，表示是否有关联的字段。其中，如果关联列 key 为空，则该行 is_related 列对应的值为 0，否则为 1。

相关问题

python中两个dataframe左关联如何实现

在 Python 中，可以使用 pandas 库来实现两个 DataFrame 的左关联。具体操作步骤如下：

假设有两个 DataFrame 分别为 df1 和 df2，它们需要按照某个列进行左关联，关联列为 key。

1. 使用 merge() 函数进行关联：

result = pd.merge(df1, df2, on='key', how='left')

其中，参数 on 指定关联列，参数 how 指定关联方式，这里使用左关联。

2. 结果 DataFrame 中会包含 df1 的所有行和 df2 中与 df1 匹配的行。如果 df2 中没有与 df1 匹配的行，则对应的列填充为 NaN。

注意，如果两个 DataFrame 中的关联列名称不同，需要使用 left_on 和 right_on 参数分别指定左右两个 DataFrame 中的关联列名。

python 将两个dataframe按照某一列拼接

在Python中，我们可以使用`pandas`库的`concat()`函数来按照某一列拼接两个DataFrame。

`concat()`函数可以将两个或多个DataFrame沿着某一轴进行拼接。在拼接时，我们可以通过`axis`参数指定拼接的轴，其中`axis=0`表示按行拼接，`axis=1`表示按列拼接。

要按照某一列拼接两个DataFrame，我们需要先将两个DataFrame进行排序，使得某一列的值按照我们希望的顺序排列。然后，我们可以使用`concat()`函数按照这一列进行拼接。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建两个示例DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [4, 5, 6], 'B': [7, 8, 9]})

# 按照列"A"进行排序
df1_sorted = df1.sort_values(by='A')
df2_sorted = df2.sort_values(by='A')

# 按照列"A"拼接两个DataFrame
result = pd.concat([df1_sorted, df2_sorted], axis=0)

# 输出拼接结果
print(result)

运行结果为：

   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6
0  4  7
1  5  8
2  6  9

在这个示例中，我们创建了两个示例DataFrame `df1` 和 `df2`。然后，我们按照列"A"进行排序，得到了 `df1_sorted` 和 `df2_sorted`。最后，我们使用`concat()`函数按照列"A"拼接了两个DataFrame，得到了结果 `result`。