我有如下数据帧:
_data_orig = [
[1, 3.2],
[3, 3.9],
[4, 1.2],
[5, 2.2]
]
_columns1 = ["ID", "GPA"]
_data_new = [
[1, "Bob"],
[2, "Sam"],
[3, "Jane"],
[3, "Sanoj"]
]
_columns2 = ["ID", "Name"]
df_orig = pd.DataFrame(data=_data_orig, columns=_columns1)
df_new = pd.DataFrame(data=_data_new, columns=_columns2)
当我这样做时:
df_merge = pd.merge(df_orig, df_new, how='left')
我得到:
ID GPA Name
0 1 3.2 Bob
1 3 3.9 Jane
2 3 3.9 Sanoj
3 4 1.2 NaN
4 5 2.2 NaN
您可以看到ID:3重复出现。我想要这个格式,这样ID:3就不会从df\u orig:
ID GPA Name Name_1
0 1 3.2 Bob
1 3 3.9 Jane Sanoj
2 4 1.2 NaN
4 5 2.2 NaN
考虑
pivot
关闭groupby().cumcount
和merge
:试试这个:
让我们创建以下helper DF
现在我们可以简单地将它与
df_orig
DF合并相关问题 更多 >
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