Python 熊猫与索引中的重复值合并
你好, 我有以下两个数据帧(df1、df2),如果我合并它们(内部连接),我会得到以下数据帧:Python 熊猫与索引中的重复值合并,python,pandas,Python,Pandas,你好, 我有以下两个数据帧(df1、df2),如果我合并它们(内部连接),我会得到以下数据帧: In [85]: df1 = pd.DataFrame({'value' : [10, 11, 14, 16]}, index=[1, 2, 3, 3]); df1 Out[85]: value 1 10 2 11 3 14
In [85]: df1 = pd.DataFrame({'value' : [10, 11, 14, 16]}, index=[1, 2, 3, 3]); df1
Out[85]:
value
1 10
2 11
3 14
3 16
In [86]: df2 = pd.DataFrame({'value' : [11, 15, 16]}, index=[1, 3, 3]); df2
Out[86]:
value
1 11
3 15
3 16
In [87]: pd.merge(df1, df2, how='inner', left_index=True, right_index=True)
Out[87]:
value_x value_y
1 10 11
3 14 15
3 14 16
3 16 15
3 16 16
与此相反,我希望使用以下数据帧
value_x value_y
1 10 11
3 14 15
3 16 16
基本上,在重复行的情况下,不要以当前发生的方式进行
m*n
合并 我们需要一个新的段落key
,使用groupby
+cumcount
pd.merge(df1.assign(key=df1.groupby(level=0).cumcount()).reset_index(),
df2.assign(key=df2.groupby(level=0).cumcount()).reset_index(),
how='inner',on=['index','key']).\
drop('key',1).set_index('index')
Out[25]:
value_x value_y
index
1 10 11
3 14 15
3 16 16