Pandas - 合并两个具有相同列名的 DataFrame答案

【问题标题】：Pandas - merge two DataFrames with Identical Column NamesPandas - 合并两个具有相同列名的 DataFrame
【发布时间】：2014-09-28 11:58:45
【问题描述】：

我在第一列中有两个具有相同列名和相同 ID 的数据框。除了 ID 列之外，在一个 DataFrame 中包含值的每个单元格在另一个 DataFrame 中都包含 NaN。以下是它们的外观示例：

ID    Cat1    Cat2    Cat3
1     NaN     75      NaN
2     61      NaN     84
3     NaN     NaN     NaN


ID    Cat1    Cat2    Cat3
1     54      NaN     44
2     NaN     38     NaN
3     49      50      53

我想将它们合并到一个 DataFrame 中，同时保持相同的列名。所以结果应该是这样的：

ID    Cat1    Cat2    Cat3
1     54      75      44
2     61      38      84
3     49      50      53

我试过了：

df3 = pd.merge(df1, df2, on='ID', how='outer')

这给了我一个包含两倍多列的 DataFrame。如何将每个 DataFrame 中的值合并为一个？

【问题讨论】：

标签： python pandas merge dataframe

【解决方案1】：

在这种情况下，combine_first 函数是合适的。 (http://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.13.1/merging.html)

顾名思义，combine_first 获取第一个 DataFrame，并在第一个 DataFrame 中找到 NaN 值的地方添加第二个的值。

所以：

df3 = df1.combine_first(df2)

生成一个新的 DataFrame，df3，它本质上只是 df1，并尽可能填充来自 df2 的值。

【讨论】：

【解决方案2】：

您可能需要 df.update。请参阅documentation。

df1.update(df2, raise_conflict=True)

【讨论】：

【解决方案3】：

您也可以将 df1 中的 NaN 值更改为 df2 中的非 NaN 值。

df1[pd.isnull(df1)] = df2[~pd.isnull(df2)]

【讨论】：