如何加入具有相同类别的两个数据框？答案

【问题标题】：How to join two dataframe with same category?如何加入具有相同类别的两个数据框？
【发布时间】：2021-09-14 05:29:58
【问题描述】：

现在，我有两个数据框。我用过groupby。和 count() 函数来导出这个数据帧（df1）。当我使用 groupby 时。统计每个类别的总数。它过滤掉了计数为0的类别。如何使用Python获得结果？

但是，我希望有一个也需要类别的数据框。

原始数据框：

    Cat           UR3     VR1    VR    VR3
0   ATIDS         137.0   99.0   40.0  84.0
1   BasicCrane    2.0     8.0    3.0   1.0
2   Beam Sensor   27.0    12.0   13.0  14.0
3   CLPS          1.0     NaN    NaN   1.0

但是，我希望有一个也需要类别的数据框。（必填类别：ATIDS、BasicCrane、LLP、光束传感器、CLPS、SPR）

预期的数据帧（'LLP'和'SPR'的计数为0）

    Cat           UR3     VR1    VR    VR3
0   ATIDS         137.0   99.0   40.0  84.0
1   BasicCrane    2.0     8.0    3.0   1.0
2   LLP           NaN     NaN    NaN   NaN
3   Beam Sensor   27.0    12.0   13.0  14.0
4   CLPS          1.0     NaN    NaN   1.0
5   SPR           NaN     NaN    NaN   NaN

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe join merge

【解决方案1】：

>>> categories
['ATIDS', 'BasicCrane', 'LLP', 'Beam Sensor', 'CLPS', 'SPR']

>>> pd.merge(pd.DataFrame({'Cat': categories}), df, how='outer')
           Cat    UR3   VR1    VR   VR3
0        ATIDS  137.0  99.0  40.0  84.0
1   BasicCrane    2.0   8.0   3.0   1.0
2          LLP    NaN   NaN   NaN   NaN
3  Beam Sensor   27.0  12.0  13.0  14.0
4         CLPS    1.0   NaN   NaN   1.0
5          SPR    NaN   NaN   NaN   NaN

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以轻松做到的一种方法是在执行 groupby 函数之前用 0 填充 NaN 值。所有零数据（以前的 NaN 值）将全部计为零。

df.fillna(0)

【讨论】：

我认为这不是 OP 想要的。
哦，我可能误解了目标。