Python 数据帧合并/加入

好的，我有两个数据帧，它们都有一个公共列（

'ID'

）。现在，我想将所有键及其值从

dfu 2

添加到

dfu 1

中，以匹配它们各自的

'ID'

。我在下面添加了一个最小可复制的示例。在这种情况下，ID的顺序相同。然而，情况决不能是这样。两个数据帧始终包含相同的ID。需要注意的是，每个ID都不是唯一的，但是，对于两个数据帧，一个ID的出现顺序是相同的

x={'ID'：[1]*50+[2]*50），
“行”：[9,2,8,4,2,5,2,1,1,6,5,6,3,1,1,2,1,2,3,8,3,2，
8, 8, 7, 4, 2, 3, 7, 7, 7, 4, 3, 7, 5, 6, 8, 7, 4, 5, 7, 1, 8, 9,
4, 1, 6, 1, 7, 1, 5, 9, 9, 9, 4, 6, 5, 1, 7, 9, 5, 9, 6, 8, 6, 7,
4, 3, 4, 4, 7, 2, 7, 8, 6, 6, 8, 5, 4, 9, 9, 4, 3, 9, 7, 8, 3, 5,
1, 6, 1, 6, 8, 2, 1, 4, 3, 7, 7, 6], 
'块'：[2,8,8,2,4,1,6,4,2,7,7,1,3,1,4,8,4,2,5,2,4,9，
3, 6, 6, 1, 4, 2, 7, 4, 4, 1, 9, 8, 5, 1, 1, 4, 6, 4, 9, 1, 7, 4,
5, 3, 6, 2, 6, 8, 5, 9, 5, 8, 1, 8, 3, 3, 5, 7, 3, 2, 5, 9, 6, 4,
3, 9, 7, 5, 2, 1, 2, 4, 6, 7, 7, 8, 2, 2, 7, 7, 9, 3, 8, 7, 3, 3,
1, 4, 6, 2, 6, 2, 8, 1, 1, 7, 5, 1]}
y={'ID'：[1]*50+[2]*50），
‘Var1’：[8,3,8,3,2,7,8,9,6,5,6,6,3,8,3,6,4,6,2,6,2，
7, 3, 4, 7, 4, 9, 1, 5, 5, 5, 2, 9, 2, 5, 5, 1, 9, 9, 8, 2, 4, 2,
8, 7, 5, 8, 3, 9, 5, 9, 1, 1, 9, 9, 6, 3, 7, 1, 9, 8, 3, 3, 5, 7,
3, 8, 9, 1, 5, 2, 3, 3, 5, 5, 9, 6, 7, 4, 4, 1, 9, 7, 9, 8, 5, 4,
2, 5, 5, 8, 7, 5, 9, 9, 4, 5, 4, 8], 
‘Var2’：[3,3,3,8,9,5,7,5,5,3,7,5,7,7,2,1,3,9,8,5,5,1，
1, 8, 5, 3, 1, 5, 4, 3, 5, 2, 3, 2, 7, 3, 9, 4, 8, 4, 6, 6, 2, 3,
8, 3, 3, 6, 6, 4, 8, 4, 1, 9, 8, 9, 5, 7, 6, 9, 4, 6, 8, 5, 7, 2,
2, 8, 9, 1, 9, 4, 8, 8, 6, 8, 1, 1, 4, 7, 8, 4, 1, 2, 2, 9, 5, 3,
7, 4, 5, 4, 5, 1, 2, 3, 5, 9, 2, 4]}
df_1=pd.数据帧（x）
df_2=局部数据帧（y）

我的做法：

def添加分析（数据，ana）：
对于ana.keys（）中的键：
如果键=='ID'：
持续
添加\u db\u键（ana、数据、键）
def添加数据库密钥（数据数据库、数据加载、密钥）：
对于data_db.ID中的ID：
data\u loaded.loc[data\u loaded['ID']==ID，key]=data\u db[data\u db.ID==ID][key]。值
添加分析（df_1，df_2）

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这很好，但是，对于大型数据帧来说，它永远需要，因为我正在遍历数据帧的每一列和每一行。我觉得这是非常低效的，可能有一个合并操作可以做到这一点，但是，最重要的是ID必须匹配，并且必须保留顺序。非常感谢您对要查看的函数的指针的任何帮助。提前感谢。

您的函数对我不起作用（它们没有返回值）。 但是，如果我理解正确，您可以通过以下方式解决问题：

df_1['ID_idx'] = df_1.reset_index().apply(lambda x: f"{x['ID']}_{x['index']}", axis=1)
df_2['ID_idx'] = df_1.reset_index().apply(lambda x: f"{x['ID']}_{x['index']}", axis=1)
df = df_1.merge(df_2, right_on='ID_idx', left_on='ID_idx')

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并最终删除不需要的列。

函数在原地工作时不应返回任何内容。我会试试你的解决方案是否有效，是否更快。无论如何，感谢您的贡献：）