我有 2 个数据框。df1 有 39780 行,df2 有 8900454 行我要合并的 df1 列: ['postalcode','housenumber', 'suffix'] “后缀”列包含一些 NAN。df2 列:['postalcode_right','housenumber_right', 'suffix_right', 'index_right'](名为“index_right”的列不是该数据框的索引。)df2 = pd.merge(df1, df2, how='left', left_on=['postalcode','housenumber', 'suffix'], right_on = ['postalcode_right','housenumber_right', 'suffix_right'])因为 df1.suffix 包含 NAN 右边的一些行匹配左边的多行。如何防止这种情况或清除多次匹配的行的“index_right”值?
1 回答
qq_笑_17
TA贡献1818条经验 获得超7个赞
您不应该寻找按空值分组。一方面,从分析的角度来看,这没有多大意义。
您可以将您的NA值转换为填充字符串,例如'NULL':
left_cols = ['postalcode', 'housenumber', 'suffix']
right_cols = ['postalcode_right', 'housenumber_right', 'suffix_right']]
df1[left_cols] = df1[left_cols].fillna('NULL')
df2[right_cols] = df2[right_cols].fillna('NULL')
然后right在合并之前删除数据框中的重复项:
res = pd.merge(df1, df2.drop_duplicates(subset=right_cols),
how='left', left_on=left_cols, right_on=right_cols)
这将确保res与df1.
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