Pandas Python：添加缺少的两个dataframe行，并保留额外的列

我想添加缺少的行dataframe df1，并保留额外的列信息

In [183]: df1
Out[183]:
           City       Country     Region
0       Chicago           US      N.America 
1  San Franciso           US      N.America 
2        Boston           US      N.America 
3        London           UK      Europe
4        Beijing          China   Asia  
5         Omaha           US      N.America


In [183]: df2
Out[183]:
           City          
0       Chicago            
1  San Franciso 
2        Sao Paulo       
3        Boston                 
4        London            
5        Beijing 
6        Tokyo             
7        Omaha           

合并后所需的结果是

           City       Country     Region
0       Chicago           US      N.America 
1  San Franciso           US      N.America 
2     Sao Paulo           nan     nan
3        Boston           US      N.America 
4        London           UK      Europe
5        Beijing          China   Asia 
6         Tokyo           nan     nan
7         Omaha           US      N.America

---

我正在使用

pd.merge（df2，df1，on='City'，how='outer'）

进行尝试，但返回keyerror。

尝试下面的代码，使用

pd.merge

，

left\u join

，您所需的输出：

merged = pd.merge(df2,df1,how='left',on='City')
print(merged)
             City Country     Region
0         Chicago      US  N.America
1  San Fransicsco     NaN        NaN
2       Sao Paolo     NaN        NaN
3          Boston      US  N.America
4          London      UK     Europe
5         Beijing   China       Asia
6           Tokyo     NaN        NaN
7           Omaha      US  N.America

如果要使用

外部

联接，可以使用以下代码获得此结果：

merged_outer = pd.merge(df2, df1, on='City', how='outer')

print(merged_outer)

             City Country     Region
0         Chicago      US  N.America
1  San Fransicsco     NaN        NaN
2       Sao Paolo     NaN        NaN
3          Boston      US  N.America
4          London      UK     Europe
5         Beijing   China       Asia
6           Tokyo     NaN        NaN
7           Omaha      US  N.America
8    San Franciso      US  N.America

DF1和DF2分别为：

df1
 
           City Country     Region
0       Chicago      US  N.America
1  San Franciso      US  N.America
2        Boston      US  N.America
3        London      UK     Europe
4       Beijing   China       Asia
5         Omaha      US  N.America


df2

             City
0         Chicago
1  San Fransicsco
2       Sao Paolo
3          Boston
4          London
5         Beijing
6           Tokyo
7           Omaha

---

答案不必使用merge。只要

df2

中的城市不在

df1

中，同时在df1中维护列数据，我认为解决方案

pd.merge（df2，df1，on='City'，how='outer'）

在这里很好。什么是

df1.columns

和

df2.columns

？在

City

列中都有吗？或者您需要

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

？两者都返回key或on

City

。它是

城市

栏目的重要位置。第1列或第2列很重要？不确定是否理解，什么是

print（df1.columns）

和

print（df2.columns）

？