如何合并一列上的数据帧，同时保留一个数据帧中的初始信息？

在保留初始信息的同时合并列上的 DataFrame

尽管使用 Pandas 的合并功能，但在合并数据帧 df1 和 df2 时遇到困难在“名称”列上，同时保留 df1信息。

问题：

在合并操作中：
df1 = pd.merge(df1, df2, on = 'Name', how = 'outer ')

您正在执行外部联接，其中包括来自两个数据帧的个体。这会导致 df2 中的个体包含在 df1 中，即使它们最初没有出现在 df1 中。

解决方案：

要解决此问题，您可以使用一个以下方法之一：

方法 1：使用由创建的系列地图set_index:

df1['Sex'] = df1['Name'].map(df2.set_index('Name')['Sex'])

此方法建立一个系列，其中“Name”作为 df2 的“Sex”列的索引。然后，df1 的“Name”列映射到该系列以分配匹配的“Sex”值。通过将缺失值设置为 NaN 来解决。

方法 2：执行左连接：

df = df1.merge(df2[['Name','Sex']], on='Name', how='left')

左连接可确保 df1 中的个体优先，如果缺失值不存在于中，则用 NaN 填充df2.

注意事项：

• 多个合并列：如果合并多个列，请在 'on' 参数中指定它们，例如。， on=['Year','Code'].
• 重复值：重复的合并列值可能会导致问题。考虑在合并之前删除重复项或通过字典使用映射来选择适当的值。

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