沿着具有非唯一索引的列连接两个数据帧

问题描述：

我有两个数据帧，我想沿着列连接它们。该索引不是唯一的：沿着具有非唯一索引的列连接两个数据帧

df1 = pd.DataFrame({'A': ['0', '1', '2', '2'],'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3']}): 
    A B C 
0 0 B0 C0 
1 1 B1 C1 
2 2 B2 C2 
3 2 B3 C3 

df2 = pd.DataFrame({'A': ['0', '2', '3'],'E': ['E0', 'E1', 'E2']},index=[0, 2, 3]) 
    A E 
0 0 E0 
1 2 E1 
2 3 E2

A应该是我的索引。我要的是：

A B C E 
0 0 B0 C0 E0 
1 1 B1 C1 NAN 
2 2 B2 C2 E1 
3 2 B3 C3 E1

这pd.concat([df1, df2], 1)给我的错误：

Reindexing only valid with uniquely valued Index objects

'pd.concat（[DF1，DF2]，1）' –

错误：重新索引只与唯一价值指数的有效对象 –

发布的答案... –

答

也许你正在寻找左外merge一个。

df1.merge(df2, how='left') A B C E 0 0 B0 C0 E0 1 1 B1 C1 NaN 2 2 B2 C2 E1 3 2 B3 C3 E1

答

沿柱轴连接具有concat

import pandas as pd 

df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3']},index=[0, 1, 2, 2]) 

df2 = pd.DataFrame({'D': ['D0', 'D1'],'E': ['E0', 'E1']},index=[0, 2]) 

df = pd.concat([df1, df2], axis=1)

输出：

A B C D E 
0 A0 B0 C0 D0 E0 
1 A1 B1 C1 NaN NaN 
2 A2 B2 C2 D1 E1 
2 A3 B3 C3 D1 E1

错误：Reindexing只对有唯一值的索引对象有效 –

答

通过使用combine_first

df1.combine_first(df2).dropna(subset=['A'],axis=0) 
Out[320]: 
    A B C D E 
0 A0 B0 C0 D0 E0 
1 A1 B1 C1 NaN NaN 
2 A2 B2 C2 D1 E1 
2 A3 B3 C3 D1 E1

你编辑后：

通过使用combine_first

df1.combine_first(df2.set_index('A')) 
Out[338]: 
    A B C E 
0 0 B0 C0 E0 
1 1 B1 C1 NaN 
2 2 B2 C2 E1 
3 2 B3 C3 E2

或者

pd.concat([df1,df2.set_index('A')],axis=1) 
Out[339]: 
    A B C E 
0 0 B0 C0 E0 
1 1 B1 C1 NaN 
2 2 B2 C2 E1 
3 2 B3 C3 E2

沿着具有非唯一索引的列连接两个数据帧

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