如何将 Pandas DataFrames 与行复制合并？

Question

我有两个如下所示的 DataFrame：

    bin     last_4  brand       name    chargeback
0   112233  1234    visa        Joe     0
1   445566  5678    visa        Susy    0
2   778899  9012    mastercard  James   0

    bin     last_4  chargeback
0   112233  1234    1
1   445566  5678    1

我想得到以下结果：

    bin     last_4  brand       name    chargeback
0   112233  1234    visa        Joe     0
1   445566  5678    visa        Susy    0
2   778899  9012    mastercard  James   0
3   112233  1234    visa        Joe     1
4   445566  5678    visa        Susy    1

我已经尝试了几次pd.merge() 方法。然而，当我打电话给pd.merge(df_1, df_2, how='outer', on=['bin', 'last_4']) 时，我只得到了 3 行重复的“chargeback”列，如下所示：

    bin     last_4  brand       name    chargeback_x    chargeback_y
0   112233  1234    visa        Joe     0               1.0
1   445566  5678    visa        Susy    0               1.0
2   778899  9012    mastercard  James   0               NaN

当我调用 pd.merge(df_1, df_2, how='outer', on=['bin', 'last_4', 'chargeback']) 时，我在“品牌”和“名称”列中得到了 NaN 值：

    bin     last_4  brand       name    chargeback
0   112233  1234    visa        Joe     0
1   445566  5678    visa        Susy    0
2   778899  9012    mastercard  James   0
3   112233  1234    NaN         NaN     1
4   445566  5678    NaN         NaN     1

那么您知道如何获取这些包含完整信息的复制行吗？

Answer 1

您可以将pd.concat 与pd.merge 一起使用：

pd.concat([df1,df2.merge(df1.drop('chargeback', axis=1),how='left',on=['bin', 'last_4'])])
Out[1]: 
      bin  last_4       brand   name  chargeback
0  112233    1234        visa    Joe           0
1  445566    5678        visa   Susy           0
2  778899    9012  mastercard  James           0
0  112233    1234        visa    Joe           1
1  445566    5678        visa   Susy           1

因为，第二个数据帧有一些缺失的信息， merge 第一个数据帧与第二个数据帧，但不要在“退款”列中合并。然后，concat 这个新合并的数据帧与第一个数据帧。