组合键上的pandas数据帧Concat/Usert

Question

假设我有以下数据集

ID | Name | balance | Year
112 Johnstown $321 2020
321 Oregon $214 2020
121 Jackson $254 2020

以及以下传入数据集

112 Johnstown $321 2021
321 Oregon $216 2020
121 Jackson $254 2020

我想做的是将这两个数据集结合起来，同时保留季节性的概念。基本上，如果一条记录除了年份更改之外还有其他字段，请更新该记录。然而，如果今年的记录发生了变化，那就创造一个新的记录。

所以在我们的例子中，结果数据集看起来像这个

112 Johnstown $321 2021
112 Johnstown $321 2020
321 Oregon $216 2020
121 Jackson $254 2020

这本质上是一个追加销售操作，我认为这是ID和季节组合键的追加销售。基本上，如果ID和季节相同，则更新现有记录，如果它们不同，则添加新记录。换句话说，

1. 如果记录完全相同，则不执行任何操作
2. 如果记录不同，但年份/id相同，则记录来自新数据集

3.如果记录不同，年份/id为不同的制作新的记录

这在数据帧中可能吗？如果没有，我是否应该考虑另一种结构来实现这一点？我们的数据集只是拼花文件，所以我们可以自由地操作它们，无论我们喜欢

Answer 1

这是预期的输出吗？基于您的

基本上，如果ID和季节相同，则更新现有记录，如果它们不同，则添加一个新记录。

我们连接两个数据帧，按ID和Year分组，并保留每组中的最后一个(因此来自df2(元素。

>>> pd.concat([df1, df2]).groupby(["ID", "Year"], as_index=False).last()
ID  Year       Name balance
0  112  2020  Johnstown    $321
1  112  2021  Johnstown    $321
2  121  2020    Jackson    $254
3  321  2020     Oregon    $216