合并 2 个 pandas 表并使用它们答案

【问题标题】：Merging 2 pandas tables and using them合并 2 个 pandas 表并使用它们
【发布时间】：2020-04-17 12:30:07
【问题描述】：

我有 2 张熊猫桌，表A是这样的：

Date  a    b   c    d   e
0
...
.
.
.
2n

和表 B 有类似的东西

Date f  g  k  h   i   j
2
.
.
..
.
.
2n-3
.

问题是每个表都有完全不同的日期和完全不同的列，但是如果它是以前没有的列，我想得到一个新的表，它是一个新的二进制列（让我们调用它） MARK) 标记它是来自表 A 还是 B。像这样：

Date   MARK  a    b   c    d   e  f  g  e  h   i   j
0        1   .    .    .   .   .  0  0  0  0   0    0
.
2        0   0    0   0    0   0  .  .   .  .  .    .
.
.
.
.
.
2n-3        0   0    0   0    0   0  .  .   .  .  .    .
.
.
2n        1   .    .    .   .   .  0  0  0  0   0    0

我需要它按日期排序...请帮我解决这个问题... 谢谢

【问题讨论】：

标签： pandas pandas-groupby sklearn-pandas

【解决方案1】：

在之前添加“标记”列：

df1['Mark'] = 0
df2['Mark'] = 1

然后pd.concat 会做你想做的事：

df = pd.concat([df1, df2], axis = 0, sort= True)

注意：确保您的日期是两者的索引：

df1 = df1.set_index('date_column')
df2 = df2.set_index('date_column')

【讨论】：

效果很好，但是给出 Nan 之前不存在的值而不是零，有什么解决方案吗？
抱歉我没看懂问题
@secret 你可以用df.fillna(0)

【解决方案2】：

其他选项是使用与指标功能合并：

df = df1.merge(df2, on='Date', how='outer', indicator='Mark')

这将使用 left_only 或 right_only 指示数据来自哪个数据帧。您可以像这样将其更改为 0 和 1：

df['Mark'] = (df['Mark'] == 'right_only').astype(int)

完整示例：

df1 = pd.DataFrame(
    data={'Date': pd.date_range('2019-01-01', '2019-01-03'), 
          'a': [1,1,1], 
          'b': [2,2,2]})
df2 = pd.DataFrame(
    data={'Date': pd.date_range('2019-01-11', '2019-01-13'), 
          'c': [3,3,3], 
          'd': [4,4,4]})
df = df1.merge(df2, on='Date', how='outer', indicator='Mark')
df['Mark'] = (df['Mark'] == 'right_only').astype(int)

【讨论】：