合并Pandas中的两个数据帧将在合并结果中创建所有两个数据帧列
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<p>我试图根据三列<code>TRADE_ID</code>、<code>TRADE_SUB_ID</code>和<code>helper</code>使用<code>df2</code>离开<code>merge</code>{<cd2>}^创建{<cd6>}列是为了在合并时避免重复行。在执行<code>merge</code>函数之前，<code>df1</code>有44列。在<code>merge</code>之后，<code>df1</code>现在有122列</p>
<pre><code>df1 = df1.merge(df2, how='left', on=['ID', 'SUB_ID', 'helper'], indicator='Result')
df1['Result'] = df1['Result'].map({
'both': np.nan,
'left_only': 'under-reporting',
'right_only': np.nan
})
</code></pre>
<p>我想问一下，我是否可以在不创建重复列的情况下进行合并。非常感谢你</p>
<p>编辑：
<code>df1</code>看起来像这样：</p>
<pre><code> ID SUB_ID ... TIMESTAMP helper
250 G0000001 F1 ... 48:04.6 0
251 G0000002 F1 ... 51:25.1 0
252 G0000003 F1 ... 54:10.6 0
253 G0000006 F1 ... 03:17.1 0
254 G0000008 F1 ... 09:23.2 0
... ... ... ... ...
8610 G0000004 N1 ... 39:58.2 0
8611 G0000005 F1 ... 39:58.2 0
8612 G0000005 N1 ... 39:58.2 0
8641 G0000010 F1 ... 41:54.1 0
8642 G0000020 N1 ... 41:54.1 0
[248 rows x 44 columns]
</code></pre>
<p>而且<code>df2</code>看起来是这样的：</p>
<pre><code> Type Primary Key ... SUB_ID helper
0 Trade G000002.00NTSN ... 00 0
1 Trade G0000003.F10NTSN ... F1 0
2 Trade G0000006.F10NTSN ... F1 0
3 Trade G0000005.N10NTSN ... N1 0
4 Trade G0000006.F10NTSN ... F1 0
.. ... ... ... ... ...
163 Trade G0000007.F10NTSN ... F1 0
164 Trade G0000004.F10NTSN ... F1 0
166 Trade G0000014.F10NTSN ... F1 0
167 Trade G0000006.N10NTSN ... N1 0
168 Trade G0000008.F10NTSN ... F1 1
[167 rows x 80 columns]
</code></pre>
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