dataframe,如何让两个dataframe合并的时候,相同的列名称只保留左边的一个
时间: 2023-03-29 07:02:52 浏览: 102
可以使用merge函数,其中参数how='left'表示以左边的dataframe为基准,相同列名的只保留左边的一个。具体代码如下:
merged_df = pd.merge(left_df, right_df, on='相同的列名', how='left')
相关问题
dataframe中将两个列合并为一列
可以使用 Pandas 库中的 `apply()` 方法和字符串拼接操作来将两个列合并为一列。假设要将 DataFrame 中的列 `col1` 和 `col2` 合并为一列 `new_col`,可以按照以下方式实现:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'col1': ['a', 'b', 'c'], 'col2': ['x', 'y', 'z']})
# 使用 apply() 方法和字符串拼接操作将 col1 和 col2 合并为 new_col
df['new_col'] = df.apply(lambda row: row['col1'] + row['col2'], axis=1)
# 查看新的 DataFrame
print(df)
```
输出结果为:
```
col1 col2 new_col
0 a x ax
1 b y by
2 c z cz
```
在 `apply()` 方法中,`axis=1` 表示对每一行执行操作。`lambda row: row['col1'] + row['col2']` 表示将每一行的 `col1` 和 `col2` 拼接起来作为新的一列 `new_col` 的值。最终将新的一列 `new_col` 添加到原有的 DataFrame 中。
拼接两个dataframe,合并相同的列
可以使用`pd.concat()`函数将两个dataframe拼接在一起。如果两个dataframe存在相同的列,可以使用`merge()`函数将它们合并。
示例代码如下:
```python
import pandas as pd
# 创建两个dataframe
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 4], 'C': [7, 8, 9]})
# 拼接两个dataframe
df = pd.concat([df1, df2], sort=False)
# 合并相同的列
df = df.merge(df.groupby(['A']).first(), on='A', suffixes=('', '_y'))
# 删除重复的列
df = df[df.columns.drop(list(df.filter(regex='_y')))]
print(df)
```
输出结果:
```
A B C
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 NaN
3 4 NaN 9
```