将数据附加到现有数据框而不在熊猫中创建新对象答案

【问题标题】：appending data to existing dataframe without creating a new object in pandas将数据附加到现有数据框而不在熊猫中创建新对象
【发布时间】：2020-08-06 13:03:49
【问题描述】：

我有 2 个数据框 df1 有 3 列 cust_id,first name, last name df2 有 1 列 cust_id

对于 df2 中的每一行，我想从 df1 中提取数据并附加到 df3， df3 有 3 列 cust_id,first name, last name

我试过了

for i,r in df2.iterrows():
    data = df1[df1[cust_id]==r]
    pandas.concat(data,df3)

上面给了我错误：第一个参数必须是可迭代的 pandas 对象，你传递了一个“DataFrame”类型的对象

我试过其他的

for i,r in df2.iterrows():
     data = df1[df1[cust_id]==r]
     df3.append(data)

此代码正在创建除 df3 之外的新数据框

如何在不创建新对象的情况下实现这一点？

【问题讨论】：

df3的列有哪些？
它们是与 df1 相同的列

标签： pandas dataframe

【解决方案1】：

错误再清楚不过了：正如您在docs 中看到的，pd.concat 接收一个可迭代的和其他附加参数，但是您传递了一个数据帧（data）作为第一个参数和另一个数据帧（ df3) 作为另一个参数，而不是与要连接的数据帧的迭代，因此您应该将 pandas.concat(data,df3) 更改为 pandas.concat([data,df3])。作为建议，为了避免使用iterrows，您可以尝试使用pd.Series.isin：

pd.concat([df1[df1['cust_id'].isin(df2['cust_id'])],df3])

【讨论】：