熊猫合并两个数据框而不重复列答案

【问题标题】：Pandas merge two dataframes without duplicating column熊猫合并两个数据框而不重复列
【发布时间】：2017-11-26 13:33:42
【问题描述】：

我的问题类似于Pandas Merge - How to avoid duplicating columns，但我找不到下面具体示例的解决方案。

我有 DateFrame df:

Customer    Address
J. Smith    10 Sunny Rd Timbuktu

和 Dataframe 电子邮件：

Name        Email
J. Smith    j.smith@myemail.com

我想合并两个数据框来生成：

Customer    Address                 Email
J. Smith    10 Sunny Rd Timbuktu    j.smith@myemail.com

我正在使用以下代码：

data_names = {'Name':data_col[1], ...}
mapped_name = data_names['Name']
df = df.merge(emails, how='inner', left_on='Customer', right_on=mapped_name)

结果是：

Customer    Address                 Email                 Name
J. Smith    10 Sunny Rd Timbuktu    j.smith@myemail.com   J. Smith

虽然我可以删除名为 mapped_name 的列，但 mapped_name 有可能是“客户”，在这种情况下，我不想删除两个客户列。

有什么想法吗？

【问题讨论】：

您甚至可以使用 df.drop(mapped_name, axis=1, inplace=True) 删除不需要的列

标签： python pandas

【解决方案1】：

我认为您可以将email 数据框中的第一列重命名为Customer，how='inner' 可以省略，因为默认值：

emails.columns = ['Customer'] + emails.columns[1:].tolist()

df = df.merge(emails, on='Customer')
print (df)
   Customer               Address                Email
0  J. Smith  10 Sunny Rd Timbuktu  j.smith@myemail.com

与另一个答案类似的解决方案 - 可以重命名[0]选择的第一列：

df = df.merge(emails.rename(columns={emails.columns[0]:'Customer'}), on='Customer')
print (df)
   Customer               Address                Email
0  J. Smith  10 Sunny Rd Timbuktu  j.smith@myemail.com

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以将您的电子邮件名称列重命名为“客户”，然后合并。这样一来，您根本不必担心会删除列。

df.merge(emails.rename(columns={mapped_name:'Customer'}), how='inner', on='Customer')
Out[53]: 
   Customer               Address                Email
0  J. Smith  10 Sunny Rd Timbuktu  j.smith@myemail.com

【讨论】：