Pandas 使用条件合并多个数据帧列

我是熊猫的新手，我想合并两个数据帧，并对其应用多个条件。我有大师和贸易

master_df
Country Product
China    Apple
India    Mango
Germany  Apple
India    Mango

主df[‘国家’]可以是出口，也可以是进口，我们可以从贸易df中获得

trade_df
Export  Import   Product
India   US         Mango
China   UK         Apple
India   Germany    Apple 

我的最终目标是比较master_df[‘Country’]与贸易_df[‘Export’、‘Import’]以及这两种df的产品，得到如下输出：

master_df 
Country Product Export  Import 
China    Apple   China   UK
India    Mango   India   US
Germany  Apple   India  Germany

我不确定我是否正确，因为我有错误

master_df = master_df.merge(trade_df,  on =['country','Product'])

---

当您在

['Country'，'Product']

上说join时，您告诉pandas在两个数据帧上查找两列。但是，两个数据帧上的“country”列是不同的

在您的

master_df

中，它是

Country

但在您的

交易中，它是
导出
和
导入

此外，从您的期望中可以看出，您实际上希望在
Country=Export
和
Country=Import
上加入
master_-df
两次。因此，您需要将它们连接两次并将它们连接在一起

您应该做什么（请注意，两个列表中的列名顺序必须对应）：

这将为您提供以下输出：

    Country Product Export  Import
0   China   Apple   China   UK
1   India   Mango   India   US
0   Germany Apple   India   Germany

你的剧本很有帮助。但是，如果同一个国家的进出口贸易都是相同的，我会得到重复的数据。@Lee234，你说你想“比较”这些国家，但我不明白你想在这些加入后如何进行比较。我建议您可以有两个单独的数据帧分别用于导入和导出。或者，您可以将更多样本数据（导致重复）和预期结果作为新问题发布，以查看是否有人可以提供帮助。感谢Cristopher并找到了删除重复的解决方案。示例trade df将是trade_df=pd.DataFrame（{'Export'：['India'，'China'，'India'，'China'，'China'，'Import'：['US'，'UK'，'demand'，'China'，'China'，'Product:['Mango'，'Apple'，'Apple'，'Apple']}）。中国的出口和进口都在那里。我删除了带有多个条件的行。
    Country Product Export  Import
0   China   Apple   China   UK
1   India   Mango   India   US
0   Germany Apple   India   Germany