使用 pandas 合并 2 个具有不同行数的数据框答案

【问题标题】：Using pandas to merge 2 dataframes that have a different number of rows使用 pandas 合并 2 个具有不同行数的数据框
【发布时间】：2015-09-05 17:54:35
【问题描述】：

我是这个和 python 的新手，所以请原谅这个问题的基本性。

我正在尝试合并 3 个不同的数据帧，每个数据帧都有不同的行数，我使用了这些命令

x = pd.merge(activated_at_df, spend_df)
x
all_dfs = pd.merge(x, df_rep)
all_dfs

例如 activated_at_df 和 spend_df 具有不同的行数。 activated_at_df 有 150k 行，spend_df 有 100k 行，所以我希望显示所有 150k 行并将没有信息的列（不在spend_df 中的 50k 行）空白。

它们都有唯一的标识符，id

所以我尝试了

x = pd.merge(activated_at_df, spend_df, on='id')
x

但这也没用

如果有人可以提供帮助，将不胜感激。谢谢！

【问题讨论】：

标签： python pandas merge rows

【解决方案1】：

你需要做的：

x = pd.merge(activated_at_df, spend_df, how='outer', on='id')

注意how='outer'，它执行完全外连接。更多信息请访问the documentation。

【讨论】：

【解决方案2】：

这个问题可以从一个小例子中受益。听起来你可以使用 .concat()：

all_dfs = pd.concat([activated_at_df, spend_df], axis=1)

【讨论】：