Question

我有两个数据框A和B。
我想用pandas.concat([A, B], axis = 1)来组合它们。
但是，其中有一些重复的列，如下所示：

# A
ID Col1 Col2 Col3 Col4 Col5 TL

# B
Col1 Col2 Col3 Col4 Col5

数据Col1-Col5中B下的值与数据A中的值不同。
如何获取带有列ID Col1 Col2 Col3 Col4 Col5 TL的新数据框。
ID和TL来自数据A，但Col1-Col5来自数据B。

Answer 1

使用@wwii设置。让我们使用combine_first：

db.combine_first(da)

输出：

  ID TL  c1  c2
0  a  q  10  20
1  b  r  11  21
2  c  s  12  22
3  d  t  13  23
4  e  u  14  24

Answer 2

da = pd.DataFrame({'ID':list('abcde'), 'c1':range(5),'c2':range(5), 'TL':list('qrstu')})
db = pd.DataFrame({'c1':range(10,15),'c2':range(20,25)})

不清楚您需要什么，这里有一些。

da.update(db)

da[['c1','c2']] = db[['c1','c2']]

cols = [c for c in da.columns if c in db.columns]
da[cols] = db[cols]

dc = pd.concat([da['ID'],db[['c1','c2']], da['TL']], 1)

结合两个具有重复列的数据框

2 个答案: