在Python中连接多列上的两个数据帧

我有两个名为df1和df2的数据帧

df1=

df2=

col1和col2中的条目是来自df2的产品id。

我想创建一个新的数据帧“df3”，它包含以下列和条目

df3=

i、 e添加

col1\u名称

和

col2\u名称

，只要

df2

中的

product\u id

等于

col1

和

col2

值

是否可以通过以下方式实现：

df3 = pd.concat([df1, df2], axis=1)

我对熊猫df和Python的了解是初级水平的。 有没有办法做到这一点？提前感谢。

我认为您可以使用从

df2

生成的

dict

，然后按以下方式对列名称排序：

---

---

是的，先生，除此之外，如果我只想在最终结果中显示

col1_name | col2_name | count

。有没有更好的方法比

df1.drop（'col1'，'col2'）

更受欢迎，使用map（）的一个不错的解决方案我尝试在更大的数据集上使用相同的逻辑，我的col1_名称和col2_名称将出现在你得到的

NaN

中，如果一些值不在

df2

中。你可以用sample和

d={1:'abc'，2:'xyz'，3:'aaaa}来测试它

    product_id  product_name
0      1            abc
1      2            xyz
2      3            aaaa
3      12           qwert 
4      13           sed
5      15           qase
6      36           asdf
7      17           zxcv

   col1 | col1_name | col2 | col2_name | count
0   1   |   abc     |   36 |    asdf   |  200
1   12  |   qwert   |   15 |    qase   |  200
2   13  |   sed     |   17 |    zxcv   |  100

df3 = pd.concat([df1, df2], axis=1)

d = df2.set_index('product_id')['product_name'].to_dict()
print (d)
{1: 'abc', 2: 'xyz', 3: 'aaaa', 36: 'asdf', 17: 'zxcv', 12: 'qwert', 13: 'sed', 15: 'qase'}

df1['col1_name'] = df1.col1.map(d)
df1['col2_name'] = df1.col2.map(d)
df1 = df1.sort_index(axis=1)
print (df1)
   col1 col1_name  col2 col2_name  count
0     1       abc    36      asdf    200
1    12     qwert    15      qase    200
2    13       sed    17      zxcv    100

df1 = df1.drop(['col1','col2'], axis=1)
print (df1)
  col1_name col2_name  count
0       abc      asdf    200
1     qwert      qase    200
2       sed      zxcv    100