【发布时间】：2018-05-30 05:16:31
【问题描述】：
我有 2 个数据框，
第一个是
+------------------------------------------+
| ID CustomerType Choice |
+------------------------------------------+
| 0 1.0 Durability OEM |
| 1 2.0 Price OEM |
| 2 3.0 Durability OEM |
| 3 4.0 Durability OEM |
| 4 5.0 Durability OEM |
| 5 6.0 ManufacturerCredibility OEM |
| 6 7.0 Warranty OEM |
| 7 8.0 ManufacturerCredibility OEM |
| 8 9.0 Durability OEM |
| 9 10.0 Price OEM |
| 10 11.0 Durability TPN |
| 11 12.0 Warranty OEM |
| 12 13.0 Durability TPN |
+------------------------------------------+
第二个是；
--------------------------------------------------------+
| Price Durability Warranty Manufacture Type |
+--------------------------------------------------------+
| OEM 1.00 4.0 4.0 4.0 OEM |
| TPN 0.80 4.0 1.0 1.0 TPN |
| Reman 0.55 4.0 0.5 1.0 Reman |
| Reuse 0.45 2.5 0.0 1.0 Reuse |
+--------------------------------------------------------+
我需要使用第一个数据帧中的“选择”和第二个数据帧中的“类型”来连接这两个数据帧。
目前我正在使用
data = pd.merge(survey,rel_attr, left_on = 'Choice', right_on = 'Type',how='left')
并有这样尴尬的结果。
+------------------------------------------------------------------------------+
| Price Durability Warranty Manufacture CustomerType Choice |
+------------------------------------------------------------------------------+
| 0 1.0 4.0 4.0 4.0 Durability OEM |
| 1 1.0 4.0 4.0 4.0 Price OEM |
| 2 1.0 4.0 4.0 4.0 Durability OEM |
| 3 1.0 4.0 4.0 4.0 Durability OEM |
| 4 1.0 4.0 4.0 4.0 Durability OEM |
| 5 1.0 4.0 4.0 4.0 ManufacturerCredibility OEM |
| 6 1.0 4.0 4.0 4.0 Warranty OEM |
| 7 1.0 4.0 4.0 4.0 ManufacturerCredibility OEM |
| 8 1.0 4.0 4.0 4.0 Durability OEM |
| 9 1.0 4.0 4.0 4.0 Price OEM |
| 10 1.0 4.0 4.0 4.0 Warranty OEM |
| 11 1.0 4.0 4.0 4.0 Price OEM |
| 12 1.0 4.0 4.0 4.0 Warranty OEM |
| 13 1.0 4.0 4.0 4.0 ManufacturerCredibility OEM |
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从结果表中，我们可以看到所有行都包含来自第二个数据帧的 OEM 数据。我在这里做错了什么？
【问题讨论】：
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我是编程新手，在我的第一个数据帧索引 10 中； custometype = Durability 和 Choice=TPN，但在我的结果框架中，索引 10；客户类型和选择不同。它应该与第一个数据框相似，并且价格、耐用性、保修和制造值也应该更改为 TPN 类型值作为第二个表。对不起，我的英语也很抱歉。
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现在明白了，对我来说它工作得很好。你的熊猫版本是什么？
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似乎是我的错，当我使用 head() 时似乎按价格排序（最小值：最大值）我只能看到 OEM 类型，因为它具有最高的价格价值。使用打印命令后，我可以在底部看到其他数据。合并时有什么方法可以停止排序。谢谢
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我认为
left join没有对输出进行排序。它只追加新列。 -
为你排序？
标签： python pandas numpy dataframe