我有以下形式的数据：
frame1 = pd.DataFrame({'supplier1_match0': ['x'],'id': [1]})
frame2 = pd.DataFrame({'supplier1_match0': ['2x'],'id': [2]})
并希望将多个框架加入这样的框架：
base_frame = pd.DataFrame({'id':[1,2,3]})
我合并id并得到：
merged = base_frame.merge(frame1,how='left',left_on='id',right_on='id')
merged = merged.merge(frame2,right_on='id')
id supplier1_match0_x supplier1_match0_y
0 1 x NaN
1 2 NaN 2x
2 3 NaN NaN
该列已重复,并附加了“ y”.这是我需要的：
id,supplier1_match0,...
1,x
2,2x
3,NaN
有没有简单的方法可以做到这一点？有一个类似的问题(Nested dictionary to multiindex dataframe where dictionary keys are column labels),但是数据的形状不同.请注意,我有多个供应商,并且它们具有不同数量的匹配项,因此我不能假定数据将具有“矩形”形状.提前致谢.
最佳答案
您的问题是您真的不想只合并所有内容.您需要合并第一组框架,然后合并.
import pandas as pd
import numpy as np
base_frame.merge(pd.concat([frame1,frame2]),how='left')
# id supplier1_match0
#0 1 x
#1 2 2x
#2 3 NaN
另外,您可以定义base_frame,使其具有其他框架的所有相关列,并将id设置为索引并使用.update.这样可以确保base_frame保持相同的大小,而上面的保持不变.如果给定单元格有多个非空值,则数据将被覆盖.
base_frame = pd.DataFrame({'id':[1,3]}).assign(supplier1_match0 = np.NaN).set_index('id')
for df in [frame1,frame2]:
base_frame.update(df.set_index('id'))
print(base_frame)
supplier1_match0
id
1 x
2 2x
3 NaN