使用熊猫左合并没有带来预期的结果答案

【问题标题】：Using pandas left merge not bringing expected results使用熊猫左合并没有带来预期的结果
【发布时间】：2021-04-18 18:45:00
【问题描述】：

我有两个数据框，都有一列“ITEM” 我正在尝试实现这一点，进行适当的合并，因此结果只是左侧数据帧中的值，与第二个匹配，其余部分除外。我阅读并尝试了几种解决方案，并认为左合并可以解决问题，但它不起作用

   import pandas as pd

   # filenames = ['newsc.csv','oldsc.csv']
   # newsc has the label ITEM
   '''         values 
   400012
   400016
   400021
   400028
   400038
   400042
   400050
   400056
   400084
   400088
   400105
   400148
   400154
   400173
   400181
   400184
   400193
   400197
   400202
   400209
   423316
   429247
   441835
   446011
   446012
   447164
   454086
   457076
   459524
   467432
   503013
   514979
   524815
   535084
   541730
   545113
   547630
   548622
   '''
   # oldsc also uses the same label 'ITEM'
   '''    values
   400015
   400016
   400019
   400021
   400028
   400033
   400037
   400038
   400042
   400050
   400056
   400057
   400061
   400063
   400068
   400069
   400073
   400077
   400084
   400091
   400092
   400097
   400102
   400105
   400113
   400118
   400121
   400122
   400126
   400127
   400128
   400132
   400133
   400134
   400141
   400148
   400153
   400154
   '''


   # I'm reading the above values from both csv files to compare what 
   # values in df1 are present in df2

   df = pd.read_csv('newsc.csv')

   df1 = pd.read_csv('oldsc.csv')

   df3 = pd.merge(df, df1, left_on='ITEM', right_on='ITEM', how ='left')
   print(df3.head(13))

我期待得到这些

相反，我得到了这些结果

【问题讨论】：

标签： pandas merge left-join

【解决方案1】：

你需要一个内连接，而不是左连接。

>>> pd.merge(df,df1, on="ITEM")

这应该可以满足您的需要，因为 inner 连接是默认连接（无需明确指定）

【讨论】：

好的。谢谢！那成功了！ @Danail Petrov