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我用重新定义的索引将两个数据框连接起来这是我们用来识别研究的数字,当我连接它们时它们是这样的
df1(包含所有研究编号):
p尝试使用drop_duplicates
和keep="first"
,因为它是从最新到最旧的排序。然后合并键Index
df2 = df2.drop_duplicates(subset="Index", keep="first")
df = pd.merge(df1, df2, on="Index", how="left")
import pandas as pd
dict1 = {
'State': ['CA', 'NY', 'NJ'],
'PS': [0, 0, 1]
}
dict2 = {
'Study': ['Active', 'Active', 'Closed'],
}
df1 = pd.DataFrame(data=dict1, index=[1001, 1002, 1003])
df2 = pd.DataFrame(data=dict2, index=[1001, 1002, 1002])
print(df1)
print(df2)
answer = df1.join(df2).drop_duplicates(subset=['State', 'PS'], keep='first')
print(answer)
关键的是,drop_duplicate方法应该能够处理这种特殊情况
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