Python 熊猫：在具有相同值的两个不同关键点上合并

我在下面有两个数据帧：

dfA = pd.DataFrame([[3,"here",34]],columns = ["comp_id","mail","mean"])
dfB = pd.DataFrame([[23,3,"there"]], columns = ["alt","name_id","serv"])

dfA

dfB

我想连接comp_id=name_id上的两个数据帧

输出：

        mail  mean   alt     serv
 0     "here"   34    23   "there"

   mail  mean  alt   serv
0  here    34   23  there

输出不应包括comp_id或name_id

有什么建议吗？

使用“左开右开合并”：

---

在为第一个数据帧设置索引并从第二个数据帧中删除列后使用“合并”

dfA = dfA.set_index('comp_id')
res = dfA.merge(dfB,left_index=True,right_on='name_id').drop('name_id',axis=1)
print(res)

---

在合并后删除连接键：

dfA.merge(dfB, left_on='comp_id', right_on='name_id').drop(['comp_id','name_id'], axis=1)

输出：

        mail  mean   alt     serv
 0     "here"   34    23   "there"

   mail  mean  alt   serv
0  here    34   23  there

---

这回答了你的问题吗？这不起作用，我仍然在输出中看到comp_id和name_id。输出应排除这些keys@swapnil123，您只需在merge pd.merge..[columns]之后选择感兴趣的列即可

   mail  mean  alt   serv
0  here    34   23  there