Python 合并同一列上的两个数据集

我正在尝试使用一个包含一些有用信息的数据集来创建一个新的列，其中包含这些信息，无论它们是否包含在内

df1

此处的用户是唯一的（无重复）

df2

因为有一个公共列，所以我正在考虑在用户上连接这些表。我做了如下尝试：

result = pd.merge(df1, df2, on=['User'])

但输出与我预期的不同，即

（预期产出）

---

您能告诉我上面的代码有什么问题吗？

您应该做两件事：1）指定所需的最小列（

[[['Info'，User']]

）和

如何离开
，这样您就不会在中合并另一个
年
列。在合并过程中，数据帧被翻转：

pd.merge(df2, df1[['Info', 'User']], on=['User'], how='left')

Out[1]: 
         Date   User  Year         Note  Info
0  2012-02-13  user1  2012          NaN  24.0
1  2012-01-11  user4  2011         Paid  24.5
2  2012-02-13  user1  2012  Need review  24.0
3  2012-02-14  user3  2010          NaN  12.0
4  2012-02-13  user2  2012          NaN   0.0
5  2012-02-11  user2  2012  Need review   0.0

我认为您需要使用
右内连接

result = pd.merge(df1, df2, how='right', on=['User'])

你期望什么呢？我向你展示了我期望的。这是最后一张桌子。我添加了一个注释以突出显示预期输出，以防不清楚。谢谢实际结果是什么？几行。我没有添加任何其他过滤器。我真的不明白为什么人们会对一个有数据要使用的问题投反对票，以及我尝试过并期望得到的结果。说真的，我不能理解人。那么，下一次，结束这个问题。那会更好！非常感谢大卫。我完全错了，因为我认为内部连接是合并它们的正确方式。谢谢你的解释。没问题@LucaDiMauro。根据我的经验，
左
合并是最常见的合并。如果您在
merge
中切换数据帧的顺序，则
右侧
合并也会执行相同的操作，但大多数人都会执行
左侧
合并。我很少看到人们进行
右
合并。
Date              User      Year      Note              Info
2012-02-13        user1     2012       NA                24
2012-01-11        user4     2011       Paid              24.5
2012-02-13        user1     2012       Need review       24
2012-02-14        user3     2010       NA                12
2012-02-13        user2     2012       NA                0
2012-02-11        user2     2012       Need review       0

pd.merge(df2, df1[['Info', 'User']], on=['User'], how='left')

Out[1]: 
         Date   User  Year         Note  Info
0  2012-02-13  user1  2012          NaN  24.0
1  2012-01-11  user4  2011         Paid  24.5
2  2012-02-13  user1  2012  Need review  24.0
3  2012-02-14  user3  2010          NaN  12.0
4  2012-02-13  user2  2012          NaN   0.0
5  2012-02-11  user2  2012  Need review   0.0

result = pd.merge(df1, df2, how='right', on=['User'])