Pandas：多对一合并答案

【问题标题】：Pandas: Merge many-to-onePandas：多对一合并
【发布时间】：2021-05-28 10:31:24
【问题描述】：

假设我有 2 个数据框：

df1:

Name  Age
Pete  19
John  30
Max   24

df2:

Name   Subject  Grade  
Pete   Math     90
Pete   History  100
John   English  90
Max    History  90
Max    Math     80

我想将它们 df2 合并到 df1，多对一，最终得到这样的结果：

Name   Age  Subject  Grade  
Pete   19   Math     90
Pete   19   History  100
John   30   English  90
Max    24   History  90
Max    24   Math     80

我不想按Subject 和Grade 对它们进行分组，我需要复制它们以便保留所有内容。

【问题讨论】：

请阅读What topics can I ask about here? 和Welcome to Stack Overflow 介绍导览。 “告诉我如何解决这个编码问题”是off-topic for Stack Overflow。您应该发送honest attempt at the solution，然后询问有关您的实施的具体问题。

标签： python pandas dataframe merge many-to-one

【解决方案1】：

您可以简单地使用pd.merge，如下所示：

import pandas as pd
if __name__ == '__main__':
    df1 = pd.DataFrame({"Name": ["Pete", "John", "Max"],
                        "Age": [19, 30, 24]})
    df2 = pd.DataFrame({"Name": ["Pete", "Pete", "John", "Max", "Max"],
                        "Subject": ["Math", "History", "English", "History", "Math"],
                        "Grade": [90, 100, 90, 90, 80]})
    df3 = pd.merge(df1, df2, how="right", on="Name")
    print(df1)
    print(df2)
    print(df3)

结果：

   Name  Age
0  Pete   19
1  John   30
2   Max   24
   Name  Subject  Grade
0  Pete     Math     90
1  Pete  History    100
2  John  English     90
3   Max  History     90
4   Max     Math     80
   Name  Age  Subject  Grade
0  Pete   19     Math     90
1  Pete   19  History    100
2  John   30  English     90
3   Max   24  History     90
4   Max   24     Math     80

【讨论】：