如何合并数据帧并包含两者中的列？

通过列包含合并 DataFrame

合并两个 DataFrame 时，通常会维护第一个 DataFrame 的信息，同时合并第二个 DataFrame 的数据。让我们探索如何在 Pandas 中实现这一点。

考虑以下场景：

• DataFrame df1 包含个人的年龄信息。
• DataFrame df2 包含个人的性别信息.

我们的目标是用性别信息填充 df1，同时保留 df2 中不存在的个体的信息。

解决方案

方法 1：使用 Pandas 的合并功能with left Join

<code class="python">df = df1.merge(df2[['Name', 'Sex']], on='Name', how='left')</code>

此合并操作将 Name 列上的 df1 与 df2 连接，同时保留 df1 中的所有行（由于左联接）并更新 Sex 中可用的值。

方法二：使用Pandas的map函数

<code class="python">df1['Sex'] = df1['Name'].map(df2.set_index('Name')['Sex'])</code>

该方法使用map函数将df1的Name列映射到df2的Sex列，同时将Name设置为df2中的索引。这可以有效地匹配两个 DataFrame 中的个体，并用 NaN 填充缺失值。

注意事项

如果 df2 中存在重复的 Name 值，则映射方法可能会返回不一致的结果。在这种情况下，请考虑对 df2 进行去重或使用基于字典的映射。

此外，如果 Name 包含缺失值，请谨慎使用合并函数，因为这会导致不匹配的行被删除。如果数据完整性至关重要，请在合并之前适当处理缺失值。

以上是如何合并数据帧并包含两者中的列？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！