擅长:python、mysql、java
<p>将它们组合在一起的一种方法是使用merge(在store_id和number上,如果这些是索引,那么这将是一个join而不是merge):</p>
<pre><code>In [11]: res = df1.merge(df2, on=['store_id', 'phone'], how='outer')
In [12]: res
Out[12]:
store_id address_x phone address_y
0 9191 9827 Park st 999999999 9827 Park st Apt82
1 8181 543 Hello st 1111111111 NaN
2 7171 NaN 87282728282 912 John st
</code></pre>
<p>然后,您可以使用<a href="http://pandas.pydata.org/pandas-docs/dev/generated/pandas.DataFrame.where.html" rel="nofollow">^{<cd1>}</a>来选择<code>address_y</code>,否则{<cd3>}:</p>
^{pr2}$