合并不同长度的数据框

Question

我有两个不同的数据帧，其中一个是另一个的扩展版本。（1） 如果两个数据帧共享相同的名称，如何有效地组合这两个数据帧？（2） 还有没有一种方法可以在stackoverflow框中为代码添加四个空格，而不必为每行键入四个空格？那可能很费时。你知道吗

更多细节

一种是包含一个值的多个列表的完整数据帧（sortedregsubjdf）。另一个只包含另一个数据帧的唯一值（因为它是网络中心的数据帧），称为sortedcentralitydf

sortedregsubjdf分类

Name    Organization    Year    Centrality
 6363    (Buz) Business And Commerce     doclist[524]    2012    0.503677
 8383    (Buz) Business And Commerce     doclist[697]    2012    0.503677
 1170    (Buz) Business And Commerce     doclist[103]    2012    0.503677
 1579    (Eco) Economics News    doclist[140]    2013    0.500624
 10979   (Gop) Provincial Government News    doclist[941]    2013    0.501232
 4374    (Gop) Provincial Government News    doclist[368]    2013    0.501232
 10988   (Npt) Not-For-Profits   doclist[942]    2013    0.498810

sortedcentraliesdf（business和commerce只出现一次，因为它包含唯一的值，其中sortedregsubjdf有多个值）

 Name   Centrality
 316     (Buz) Business And Commerce     0.503677
 448     (Eco) Economics News    0.500624
 499     (Gop) Provincial Government News    0.501232
 366     (Npt) Not-For-Profits   0.498810
 217     (Pdt) New Products And Services     0.504600

这是我用来组合两个数据帧的代码，但我想知道是否有更有效的方法？你知道吗

for i, val in enumerate(sortedcentralitydf.Name):
    for x, xval in enumerate(sortedregsubjdf.Name):
        if val == xval:
        #print val, xval
            sortedregsubjdf.Centrality[sortedregsubjdf.Name == xval] =   sortedcentralitydf.Centrality[sortedcentralitydf.Name == val].iloc[0]

Answer 1

熊猫有一个merge函数。听起来像这样的事情会奏效。。。你知道吗

import pandas as pd
merged_df = pd.merge(sortedregsubjdf, sortedcentralitiesdf, on='Name')