使用优先级连接/合并两个数据帧

Question

如何连接|合并具有优先级的两个数据帧，在特定列值匹配时保持行与优先级数据帧的距离。是否有一种连接类型可以描述这一点

import pandas as pd
Cars = {'Brand': ['Honda Civic','Toyota Corolla','Ford Focus','Audi A4'],
        'Price': [22000,25000,27000,35000]}
Cars2 = {'Brand': ['Honda CRV','Toyota Celica','Ford Explorer','Audi A8'],
        'Price': [40000,25000,37000,100000]}

df_priority = pd.DataFrame(Cars, columns= ['Brand', 'Price'])
df2 = pd.DataFrame(Cars2, columns= ['Brand', 'Price'])

# df_merge_with_priority = Merge dataframes and keep rows from df_priority if price matches

df\u merge\u with\u priority预期输出：

品牌：本田CRV、本田思域、丰田花冠、福特探索者、福特福克斯、奥迪A4、奥迪A8

价格：40000、22000、25000、27000、37000、35000、100000

注意丰田花冠和丰田赛利卡的价格是如何相同的，然而，在这个例子中我们只想保留花冠。关于如何加入priority有什么想法吗

Answer 1

如果您正在寻找与df2相比的第一个优先级，您可以尝试：

pd.concat((df_priority,df2)).sort_index().drop_duplicates('Price') #.reset_index(drop=True)

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            Brand   Price
0     Honda Civic   22000
1       Honda CRV   40000
2  Toyota Corolla   25000
3      Ford Focus   27000
4   Ford Explorer   37000
5         Audi A4   35000
6         Audi A8  100000