熊猫合并匹配不同的行

Question

我有两个数据框，其中旧版本和新版本中的某些项目（a、b、c...）名称以不同的顺序排列。这里 old_a 和 new_a 是不同的词（示例old_a='cat', new_a='dog'）。非常简化；我想得到下面的数据框；我可以通过以下方式找到相应的索引df= pd.merge(df1.reset_index(), df2.reset_index(), on=['names'])但这给了我下面的 df，我如何从这里到所需的上面的数据框？

Answer 1

你应该使用pd.concat：

In [829]: df1

Out[829]: 

   names

0  old_a

1  old_b

2  old_c

3  old_d

In [828]: df2

Out[828]: 

   names

0  new_a

1  new_b

2  new_c

3  new_d

In [830]: df = pd.concat([df1.rename(columns={'names':'old_names'}),df2.rename(columns={'names':'new_names'})], axis=1)

In [833]: df

Out[833]: 

  old_names new_names

0     old_a     new_a

1     old_b     new_b

2     old_c     new_c

3     old_d     new_d