用Pandas合并两个不同的数据帧

Question

我是新来的熊猫，我需要完成以下任务，有没有有效的方法呢？ 有两种不同的数据帧，dfa和dfb：

我用这个把它们合并在一起：

df = pd.merge(dfa, dfb, left_on = ['a_retry','a_cca', 'a_rssif', 'a_lqif'], right_on = ['b_retry','b_cca', 'b_rssif', 'b_lqif'])

我得到了测向输出：

然而，这不是我的期望。 合并后的数据帧包含所有列，可以，但是行不能超过较小的一行（aka）。dfa），这意味着必须删除第3行，预期的是： 我该怎么做？谢谢

Answer 1

这是意料之中的，因为每4列都有重复项

所以需要通过^{}删除重复的行：

dfa = dfa.drop_duplicates(subset=['a_retry','a_cca', 'a_rssif', 'a_lqif'])
dfb = dfb.drop_duplicates(subset=['b_retry','b_cca', 'b_rssif', 'b_lqif'])

但是如果需要匹配重复的行，是否可以使用^{}的新列，它用于merge：

dfa['new'] = dfa.groupby(['a_retry','a_cca', 'a_rssif', 'a_lqif']).cumcount()
dfb['new'] = dfb.groupby(['b_retry','b_cca', 'b_rssif', 'b_lqif']).cumcount()

df = (pd.merge(dfa, 
               dfb, 
               left_on = ['a_retry','a_cca', 'a_rssif', 'a_lqif', 'new'], 
               right_on = ['b_retry','b_cca', 'b_rssif','b_lqif', 'new']).drop('new', axis=1))