pandas:使用不同列中的键进行合并(使用col1或col2进行合并)

Question

df_a和df_b是两个数据帧，如下所示。它们的长度不同。

--> df_a
col_1  col_2
a      b
c
d
e
f      g
--> df_b
col_3
a
c
d
e

我知道我可以用实现AND子句的合并

df_a = pd.Dataframe({"col_1": ["a", "c", "d", None, "f"], "col_2": ["b", None, None, "e", "g"]})
df_b = pd.Dataframe({"col_3": ["a", "c", "d", "e"]})
pd.merge(df_a, df_b, how="inner", left_on=["col_1", "col_2"], right_on=["col_3", "col_3"])

我的需要是基于像col_1 == col_3 OR col_2 == col_3这样的OR子句来合并它们。理想情况下，我不想单独进行两次合并。

感谢您的建议。

Answer 1

使用左双merge，首先使用'col_1'，然后使用'col_2'和combine_first两个输出：

(df_a
.merge(df_b, left_on='col_1', right_on='col_3', how='left')
.combine_first(df_a.merge(df_b, left_on='col_2', right_on='col_3', how='left'))
)

输出：

col_1 col_2 col_3  col_4
0     a     b     a    0.0
1     c  None     c    1.0
2     d  None     d    2.0
3  None     e     e    3.0
4     f     g   NaN    NaN

使用的输入(带额外的列(：

df_a = pd.DataFrame({"col_1": ["a", "c", "d", None, "f"],
"col_2": ["b", None, None, "e", "g"]})
df_b = pd.DataFrame({"col_3": ["a", "c", "d", "e"], "col_4": range(4)})

任意列数

您可以使用functools.reduce和按首选匹配顺序排列的列列表(修改输入以查看差异，此处"col_2"的优先级高于"col_1"(：

cols = ['col_2', 'col_1']
from functools import reduce
out = reduce(lambda a,b: a.combine_first(b),
[df_a.merge(df_b, left_on=c, right_on='col_3', how='left')
for c in cols])

输出：

col_1 col_2 col_3  col_4
0     a     c     c    1.0
1     c  None     c    1.0
2     d  None     d    2.0
3  None     e     e    3.0
4     f     g   NaN    NaN

修改输入：

df_a = pd.DataFrame({"col_1": ["a", "c", "d", None, "f"],
"col_2": ["c", None, None, "e", "g"]})
df_b = pd.DataFrame({"col_3": ["a", "c", "d", "e"], "col_4": range(4)})