合并数据帧，添加/更新字段

Question

我正在尝试pandas在 person_id 上使用,合并/加入两个数据帧。如果找到匹配项，则应添加或更新电子邮件字段。它不应该创建新行，在 Table_A 中不存在。

表_A

+-----------+-----------------+------+

| person_id |      email      | lang |

+-----------+-----------------+------+

|         1 |                 | EN   |

|         2 | [e-mail]    | FR   |

|         3 | [e-mail] | DK   |

+-----------+-----------------+------+

表_B

+-----------+--------------+------+

| person_id |    email     | kids |

+-----------+--------------+------+

|         1 | [e-mail] |    2 |

|         2 | [e-mail] |    0 |

|         3 | [e-mail] |    0 |

|         4 | [e-mail] |    1 |

+-----------+--------------+------+

我正在寻找的结果是

+-----------+--------------+------+------+

| person_id |    email     | kids | lang |

+-----------+--------------+------+------+

|         1 | [e-mail] |    2 | EN   |

|         2 | [e-mail] |    0 | FR   |

|         3 | [e-mail] |    0 | DK   |

|         4 | [e-mail] |    1 |      |

+-----------+--------------+------+------+

我试过

df_merged=pd.merge(Table_A,Table_B,on=["person_id"], how="left")

这给了我正确的字段，但也生成了 email_x 和 email_y 字段。我只想要一个电子邮件字段。

Answer 1

这是一个临时解决方案......合并两个数据帧并添加后缀。dfNew = df.merge(df1, left_index=True, right_index=True,how='outer', suffixes=('_y', ''))     #result     person_id_y       email_y  lang  person_id         email   kids            1             None   EN         1    [e-mail]     2            2     [e-mail]   FR         2    [e-mail]     0            3  [e-mail]   DK         3    [e-mail]     0          NaN              NaN  NaN         4    [e-mail]     1然后只过滤你想要的列dfNew = dfNew[['person_id','email','kids','lang']]person_id         email  kids lang        1  [e-mail]     2   EN        2  [e-mail]     0   FR        3  [e-mail]     0   DK        4  [e-mail]     1  NaN