Python 合并并合并不同数据帧的两列

我有两个数据帧：

ID             word
1              srv1
2              srv2
3              srv1
4              nan
5              srv3
6              srv1
7              srv5
8              nan

我需要的是合并ID上的2个数据帧，并合并列word以获得：

ID             word
1              srv1 
2              srv2 , srv12
3              srv1 , srv10
4              srv8
5              srv3 , srv4
6              srv1 , srv7
7              srv5
8              srv9

使用以下代码

merge=pandas.merge（df1，df2，on=“ID”，how=“left”）
合并[“单词”]=合并[单词x]+，“+合并[“单词y”]

我得到：

ID             word
1              nan 
2              srv2 , srv12
3              srv1 , srv10
4              nan
5              srv3 , srv4
6              srv1 , srv7
7              nan
8              nan

这不是正确的解决方案。

您可以使用和

na_rep

选项填充

word

列，即使是

nan

中的一个源列，然后使用

str.strip

来修剪任何不在单词之间的前导/尾随

，

m['word'] = m['word_x'].str.cat(m['word_y'], sep=' , ', na_rep='').str.strip(' , ')

返回

   ID word_x word_y          word
0   1   srv1    NaN          srv1
1   2   srv2  srv12  srv2 , srv12
2   3   srv1  srv10  srv1 , srv10
3   4    NaN   srv8          srv8
4   5   srv3   srv4   srv3 , srv4
5   6   srv1   srv7   srv1 , srv7
6   7   srv5    NaN          srv5
7   8    NaN   srv9          srv9

---

根据我认为你想要做的，我首先要去掉那些

nan

：

df_1.fillna(value="")
df_2.fillna(value="")

然后我会再次尝试合并，看看是否得到所需的值。

您可以使用选择现有值或连接的值

试试这个：

将熊猫作为pd导入
将numpy作为np导入
从io导入StringIO
df1=pd.read\U csv（StringIO（“”）
ID字
1 srv1
2 srv2
3 srv1
4楠
5 srv3
6 srv1
7 srv5
8 nan“”，sep=r“\s+”）
df2=pd.read\U csv（StringIO（“”）
ID字
1楠
2 srv12
3 srv10
4 srv8
5 srv4
6 srv7
7南
8 srv9“”，sep=r“\s+”）
条件=[（~df1[“word”].isna（））和df2[“word”].isna（），df1[“word”].isna（）&（~df2[“word”].isna（）），（~df1[“word”].isna（））和（~df2[“word”].isna（））]
选项=[df1[“word”]、df2[“word”]、df1[“word”]+、“+df2[“word”]]
df1[“word”]=np.select（条件、选项）
打印（df1）

输出：

   ID        word
0   1        srv1
1   2  srv2,srv12
2   3  srv1,srv10
3   4        srv8
4   5   srv3,srv4
5   6   srv1,srv7
6   7        srv5
7   8        srv9

---

看起来它在对我做预期的事情。。。您希望如何处理

nan

？当您有

nan

时，添加的内容将解析为

nan

，因此请确保您只对非

nan

值执行

merge

+

merge

，这是一个很好的解决方案！

   ID        word
0   1        srv1
1   2  srv2,srv12
2   3  srv1,srv10
3   4        srv8
4   5   srv3,srv4
5   6   srv1,srv7
6   7        srv5
7   8        srv9