将Python写入现有文件并匹配列值

我已经加载了2张excel表格。我需要将信息从一个添加到另一个。见下面的例子

table 1:
cust_id    fname    lname   date_registered
1          bob      holly   1/1/80
2          terri    jones   2/3/90

table 2:
fname    lname    date_registered   cust_id   zip
lawrence fisher   2/3/12            3         12345

所以我需要将cust_id 3从表2添加到表1中。连同所有其他信息，fname、lname和date_注册。不过，我不需要所有的列，比如zip

我想我可以使用熊猫/合并。但我对这一切都不熟悉，不知道这是怎么回事。我需要用表2中相应的行信息填充表1中的下一行。任何信息都会有帮助。谢谢

使用

或

两者都导致

    cust_id fname       lname   date_registered
0   1       bob         holly   1/1/80
1   2       terri       jones   2/3/90
0   3       lawrence    fisher  2/3/12

使用concat：

In [1]: import pandas as pd

In [2]: table_1 = pd.DataFrame({'cust_id':[1,2], 'fname':['bob', 'teri'], 'lname':['holly', 'jones'], 'date_registered':['1/1/80', '2/3/90']})

In [3]: table_2 = pd.DataFrame({'cust_id':[3], 'fname':['lawrence'], 'lname':['fisher'], 'date_registered':['2/3/12'], 'zip':[12345]})

In [4]: final_table = pd.concat([table_1, table_2])

In [5]: final_table
Out[5]: 
   cust_id date_registered     fname   lname      zip
0        1          1/1/80       bob   holly      NaN
1        2          2/3/90      teri   jones      NaN
0        3          2/3/12  lawrence  fisher  12345.0

---

在我看来，你不需要合并。您只是将表2中的行添加到表1中。否？

    cust_id fname       lname   date_registered
0   1       bob         holly   1/1/80
1   2       terri       jones   2/3/90
0   3       lawrence    fisher  2/3/12

In [1]: import pandas as pd

In [2]: table_1 = pd.DataFrame({'cust_id':[1,2], 'fname':['bob', 'teri'], 'lname':['holly', 'jones'], 'date_registered':['1/1/80', '2/3/90']})

In [3]: table_2 = pd.DataFrame({'cust_id':[3], 'fname':['lawrence'], 'lname':['fisher'], 'date_registered':['2/3/12'], 'zip':[12345]})

In [4]: final_table = pd.concat([table_1, table_2])

In [5]: final_table
Out[5]: 
   cust_id date_registered     fname   lname      zip
0        1          1/1/80       bob   holly      NaN
1        2          2/3/90      teri   jones      NaN
0        3          2/3/12  lawrence  fisher  12345.0