Python - 通过按唯一 ID 拆分的数字列的差异扩展数据框

Question

我想参考 ID 将计算出的差异添加到现有数据框。差异被保存到单独的数据框。实际的 dataFrame 具有以下视图df1： Id   Col1   Col2  Col3 567   6       7    9 567   8       10   18  567   9       11   20   567   10      12   30    567   4       16   57 ...   ...     ...  ... 1568   6       7     9 1568   8       10   18  1568   9       11   20   1568   10      12   30    1568   4       16   57df2为每个 Id 分别保存计算的差异，例如Id=567： Col1_d1  Col2_d1   Col3_d1  NaN       NaN       NaN  -2        -3        -9   -1        -1        -2    -1        -1        -10      6        -4        -27此外，NaN我填充的值0。我尝试使用groupbyand map，但没有成功。L1 = [x for _, x in df1.groupby(df1['Id'])]df2鉴于所需的分组方式，我如何将其与我的第二个数据帧合并Id？我试图通过以下方式做到这一点： list(map(lambda x: df1.append(x), L1))预期结果： Id   Col1   Col2  Col3  Col1_d1  Col2_d1   Col3_d1 567   6       7    9      0          0        0       8       10   18     -2        -3        -9        9       11   20     -1        -1        -2        10      12   30     -1        -1        -10           4       16   57      6        -4        -27 1568  6       7    9       0         0        0       8       10   18     -2        -3        -9        9       11   20     -1        -1        -2        10      12   30     -1        -1        -10           4       16   57      6        -4        -27我感谢任何想法和帮助。谢谢！

Answer 1

按用途固定：

 df1.reset_index(inlace = True)

 df2['index'] = df1['index']

 dfList = [df1, df2]

 reduce(lambda x, y: pd.merge(x, y, on = 'index'), dfList)