Python 数据帧合并而不复制任何一方？

我经常从“QC”的不同来源获得包含类似信息的表格。有时我想把这两个表并排放在一起，输出到excel以显示其他表，这样我们就可以解决差异。要做到这一点，我需要一个“懒惰”的数据帧合并

我有两张桌子：

df a:                   df b:
    n   I   II              n   III IV
0   a   1   2           0   a   1   2
1   a   3   4           1   a   0   0
2   b   5   6           2   b   5   6
3   c   9   9           3   b   7   8

我希望得到如下结果：

a merge b

    n   I   II  III IV
0   a   1   2   1   2
1   a   3   4       
2   b   5   6   5   6
3   b           7   8
4   c   9   9   

当然，这就是我使用merge（）得到的结果：

我觉得一定有一个简单的方法可以做到这一点，但我所有的解决方案都很复杂

---

merge或concat中是否有类似“no_copy”的参数

看起来您不能单独使用给定的信息，您需要引入一个累积计数列来添加到合并列中。考虑这个解决方案

>>> import pandas
>>> dfa = pandas.DataFrame( {'n':['a','a','b','c'] , 'I'   : [1,3,5,9] , 'II':[2,4,6,9]}, columns=['n','I','II'])
>>> dfb = pandas.DataFrame( {'n':['a','b','b']     , 'III' : [1,5,7]   , 'IV':[2,6,8]  }, columns=['n','III','IV'])
>>>
>>> dfa['nCC'] = dfa.groupby( 'n' ).cumcount()
>>> dfb['nCC'] = dfb.groupby( 'n' ).cumcount()
>>> dm = dfa.merge(dfb, how='outer', on=['n','nCC'] )
>>>
>>>
>>> dfa
   n  I  II  nCC
0  a  1   2    0
1  a  3   4    1
2  b  5   6    0
3  c  9   9    0
>>> dfb
   n  III  IV  nCC
0  a    1   2    0
1  b    5   6    0
2  b    7   8    1
>>> dm
   n    I   II  nCC  III   IV
0  a  1.0  2.0    0  1.0  2.0
1  a  3.0  4.0    1  NaN  NaN
2  b  5.0  6.0    0  5.0  6.0
3  c  9.0  9.0    0  NaN  NaN
4  b  NaN  NaN    1  7.0  8.0
>>>

虽然索引与输出不完全相同，但它在您想要的地方有间隙或缺少重复。由于涉及到

NaN

，因此各种列被强制为

float64

类型

---

添加累积计数本质上强制实例在两侧相互匹配，给定级别的第一个匹配匹配相应的第一个级别，同样地，对于所有级别的级别的所有实例，使用cum count非常聪明。

。比我强制索引在两个df之间匹配的解决方案更干净。

>>> import pandas
>>> dfa = pandas.DataFrame( {'n':['a','a','b','c'] , 'I'   : [1,3,5,9] , 'II':[2,4,6,9]}, columns=['n','I','II'])
>>> dfb = pandas.DataFrame( {'n':['a','b','b']     , 'III' : [1,5,7]   , 'IV':[2,6,8]  }, columns=['n','III','IV'])
>>>
>>> dfa['nCC'] = dfa.groupby( 'n' ).cumcount()
>>> dfb['nCC'] = dfb.groupby( 'n' ).cumcount()
>>> dm = dfa.merge(dfb, how='outer', on=['n','nCC'] )
>>>
>>>
>>> dfa
   n  I  II  nCC
0  a  1   2    0
1  a  3   4    1
2  b  5   6    0
3  c  9   9    0
>>> dfb
   n  III  IV  nCC
0  a    1   2    0
1  b    5   6    0
2  b    7   8    1
>>> dm
   n    I   II  nCC  III   IV
0  a  1.0  2.0    0  1.0  2.0
1  a  3.0  4.0    1  NaN  NaN
2  b  5.0  6.0    0  5.0  6.0
3  c  9.0  9.0    0  NaN  NaN
4  b  NaN  NaN    1  7.0  8.0
>>>