离开加入但保持一个观察答案

【问题标题】：left join but keeping one observation离开加入但保持一个观察
【发布时间】：2019-08-16 01:01:17
【问题描述】：

我有两个表，想将它们合并。在右表上，我有多行，因此合并结果是一个更大的表。在 SQL 中，我对每个组使用 HAVING，并使用 max() 进行过滤。我不知道如何在熊猫中做到这一点。

决赛桌应该是这样的：

df1 = pd.DataFrame([['k1', 2], ['k2', 3], ['k3', 6]], columns=['A', 'B'])
df2 = pd.DataFrame([['k1', 20 , "2018-3-1"], ['k1', 30 ,"2018-3-1" ], ['k3', 60,"2018-4-1"]], columns=['A', 'C', 'Date'])
df3 = pd.merge(df1,df2[['A', 'Date']], on='A', how='left')

无效的解决方案：

df3.groupby('A').filter(lambda x: x['Date']==x['Date'].max())

【问题讨论】：

df3.groupby('A').last() 也不起作用

标签： python pandas merge

【解决方案1】：

我们可以使用sort_values 和drop_duplicates

df1.merge(df2.sort_values('Date').drop_duplicates(['A'],keep='last'),on=['A'],how='left')
    A  B     C      Date
0  k1  2  30.0  2018-3-1
1  k2  3   NaN       NaN
2  k3  6  60.0  2018-4-1

或类似于SQL

df1.merge(df2.groupby('A',as_index=False).max(),on=['A'],how='left')

【讨论】：