如何加入两个 ID 不匹配的数据帧并创建新列来表示数据帧 ID 来自哪个数据帧？

Question

我有两个这样的数据框df1：id    column1    column2 1      30          902      1            2df2：id    column1    column2 1      30          903      1            2我想创建合并这两个 ID 不匹配的数据帧的逻辑（列名相同），然后我想创建一个新列，说明 ID 来自哪个数据帧。我该怎么做？最终合并的 df：id    column1    column2    df_name2      30          90         df13      1            2         df2编辑：最终 df 可以从两个数据帧中提取所有列吗？ id    column1.df1    column2.df1   column1.df2    column2.df2     df_name    2      30          90                 30            90           df1    3      1            2                  1             2           df2

Answer 1

第一个concatDataFrames 在一起：

df = (pd.concat([df1, df2],  keys=('df1','df2'))

        .rename_axis(('df_name','idx'))

        .reset_index(level=1, drop=True)

        .reset_index())

print (df)

  df_name  id  column1  column2

0     df1   1       30       90

1     df1   2        1        2

2     df2   1       30       90

3     df2   3        1        2

然后得到所有相同的id：

a = df1.merge(df2, on='id')['id']

最后过滤器isin：

df = df[~df['id'].isin(a)]

print (df)

  df_name  id  column1  column2

1     df1   2        1        2

3     df2   3        1        2

编辑：

类似@WB的解决方案，只添加了参数id和suffixes：

df = (df1.merge(df2,indicator=True,how='outer', on='id', suffixes=('_df1','_df2'))

         .query("_merge != 'both'"))

df['_merge'] = df['_merge'].map({'left_only':'df1','right_only':'df2'})

print (df)

   id  column1_df1  column2_df1  column1_df2  column2_df2 _merge

1   2          1.0          2.0          NaN          NaN    df1

2   3          NaN          NaN          1.0          2.0    df2

如果想要所有行，也需要相同的行id：

df['_merge'] = df['_merge'].map({'left_only':'df1','right_only':'df2', 'both':'df1+df2'})

print (df)

   id  column1_df1  column2_df1  column1_df2  column2_df2   _merge

0   1         30.0         90.0         30.0         90.0  df1+df2

1   2          1.0          2.0          NaN          NaN      df1

2   3          NaN          NaN          1.0          2.0      df2

Answer 2

让我们做 merge

df=df1.merge(df2,indicator = True,how='outer').loc[lambda x : x['_merge'].ne('both')]

df['df_name']=df['_merge'].map({'left_only':'df1','right_only':'df2'})

df

Out[328]: 

   id  column1  column2      _merge df_name

1   2        1        2   left_only     df1

2   3        1        2  right_only     df2