合并两个pandas数据框(在一个公共列上连接)我有2个数据帧:restaurant_ids_dataframeData columns (total 13 columns):business_id 4503 non-null values
categories 4503 non-null values
city 4503 non-null values
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stars 4503 non-null values
state 4503 non-null values
type 4503 non-null values
dtypes: bool(1), float64(3), int64(1), object(8)`和restaurant_review_frameInt64Index: 158430 entries, 0 to 229905Data columns (total 8 columns):business_id 158430 non-null values
date 158430 non-null values
review_id 158430 non-null values
stars 158430 non-null values
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type 158430 non-null values
user_id 158430 non-null values
votes 158430 non-null values
dtypes: int64(1), object(7)我想加入这两个DataFrame,使用pandas中的DataFrame.join()命令将它们组合成一个数据帧。我尝试了以下代码行:#the following line of code creates a left join of restaurant_ids_frame and restaurant_review_frame on the column 'business_id'restaurant_review_frame.join(other=restaurant_ids_dataframe,on='business_id',how='left')但是当我尝试这个时,我收到以下错误:Exception: columns overlap: Index([business_id, stars, type], dtype=object)我对pandas很新,并且不知道我在执行join语句时遇到了什么问题。任何帮助将非常感激。
3 回答
摇曳的蔷薇
TA贡献1793条经验 获得超6个赞
您可以使用merge将两个数据帧合并为一个:
import pandas as pd pd.merge(restaurant_ids_dataframe, restaurant_review_frame, on='business_id', how='outer')
where on指定存在于要连接的两个数据帧中的字段名称,以及如何 定义其内部/外部/左/右连接,外部使用“来自两个帧的键的并集(SQL:完全外部连接)”。由于两个数据框中都有“星形”列,因此默认情况下会在合并的数据框中创建两列star_x和star_y。正如@DanAllan为join方法所提到的,您可以通过将其作为kwarg传递来修改merge的后缀。默认是suffixes=('_x', '_y')
。如果你想这样做star_restaurant_id
和star_restaurant_review
,你可以这样做:
pd.merge(restaurant_ids_dataframe, restaurant_review_frame, on='business_id', how='outer', suffixes=('_restaurant_id', '_restaurant_review'))
这个参数在这个链接中有详细解释。
开满天机
TA贡献1786条经验 获得超13个赞
如果DataFrame具有一些共同的列名,则加入失败。最简单的方法是包含一个lsuffix
或rsuffix
类似的关键字:
restaurant_review_frame.join(restaurant_ids_dataframe, on='business_id', how='left', lsuffix="_review")
这样,列具有不同的名称。该文档解决了这个问题。
或者,您可以通过在加入之前删除违规列来解决这个问题。例如,如果星星中的星星restaurant_ids_dataframe
多余restaurant_review_frame
,那么你可以del restaurant_ids_dataframe['stars']
。
梦里花落0921
TA贡献1772条经验 获得超6个赞
如果有人需要尝试在索引(而不是另一列)上合并两个数据帧,这也有效!
T1和T2是具有相同索引的数据帧
import pandas as pd T1 = pd.merge(T1, T2, on=T1.index, how='outer')
PS我必须使用merge,因为append会不必要地填充NaN。
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