如何按顺序从 Dataframe 连接中插入删除的连接键列答案

【问题标题】：How to insert a dropped join key column from Dataframe join in order如何按顺序从 Dataframe 连接中插入删除的连接键列
【发布时间】：2021-06-01 05:58:30
【问题描述】：

输入

我有这两个数据框

current_rComp = 
   #1  X  Y
0  p1  A  B

next_rComp = 
   #2  X  Z
0  p2  A  C
1  p3  A  D

我需要使用相同的键 (X) 内部连接 2 个数据帧并恢复删除的 next_rComp 的 X 列。所以我尝试如下。

key = current_rComp.columns.intersection(next_rComp.columns).tolist()
proof_path = pd.merge(current_rComp, next_rComp,how='inner', on=key)
key_column = proof_path[key].add_suffix('_')
proof_path = pd.concat([proof_path, key_column], axis=1)

输出

proof_path =
   #1  X  Y  #2  Z X_
0  p1  A  B  p2  C  A
1  p1  A  B  p3  D  A

我想将next_rComp的删除的X列恢复为加入前next_rComp的列顺序。

我想要的输出是

proof_path =
   #1  X  Y  #2 X_  Z
0  p1  A  B  p2  A  C
1  p1  A  B  p3  A  D

有没有简单的方法可以得到我想要的结果？

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe join

【解决方案1】：

想法是在merge 中使用left_on 和right_on 参数，并通过前缀重命名列key，并通过字典重命名第二个DataFrame 的列：

#removed converting to list and if necessary sort=False
key = current_rComp.columns.intersection(next_rComp.columns, sort=False)

new_key = key + '_'
d = dict(zip(key, new_key))
print (d)
{'X': 'X_'}

proof_path = pd.merge(current_rComp, 
                      next_rComp.rename(columns=d),
                      how='inner', 
                      left_on=key.tolist(), 
                      right_on=new_key.tolist())

print (proof_path)
   #1  X  Y  #2 X_  Z
0  p1  A  B  p2  A  C
1  p1  A  B  p3  A  D

【讨论】：