使用共同列合并Pandas DataFrame

要合并两个具有共同列的Pandas DataFrame，请使用 merge() 函数，并将 ON 参数设置为列名。

首先，让我们使用别名导入pandas库 –

import pandas as pd

接下来，创建第一个数据框 –

dataFrame1 = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'],"Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90]
   }
)

接着，创建第二个数据框 –

dataFrame2 = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'],"Reg_Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 6000]
   }
)

接下来，使用“Car”作为共同列合并两个数据框 –

mergedRes = pd.merge(dataFrame1, dataFrame2, on ='Car')

更多Pandas相关文章，请阅读：Pandas 教程

示例

以下是完整的代码 –

import pandas as pd

# 创建DataFrame1
dataFrame1 = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'],"Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90]
   }
)

print"DataFrame1 ...\n",dataFrame1

# 创建DataFrame2
dataFrame2 = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'],"Reg_Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 6000]
   }
)

print"\nDataFrame2 ...\n",dataFrame2

# 合并具有共同列Car的数据框
mergedRes = pd.merge(dataFrame1, dataFrame2, on ='Car')
print"\n带有共同列的合并数据框...\n", mergedRes

输出

这将产生以下输出 –

DataFrame1 ...
       Car   Units
0      BMW     100
1    Lexus     150
2     Audi     110
3  Mustang      80
4  Bentley     110
5   Jaguar      90

DataFrame2 ...
        Car   Reg_Price
0       BMW        7000
1     Lexus        1500
2      Audi        5000
3   Mustang        8000
4  Mercedes        9000
5    Jaguar        6000

带有共同列的合并数据框...
       Car   Units   Reg_Price
0      BMW     100        7000
1    Lexus     150        1500
2     Audi     110        5000
3  Mustang      80        8000
4   Jaguar      90        6000