パンダのデータフレームは、さまざまなデータフレームサイズで左マージされます

Question

私は玩具在庫予測をしており、データフレームを使用して結果を保存しています。最初の結果セットの後、私は最初のデータフレームを追加したいと思います。ここで私は何をすべきかです：

1. は、結果のcsvを読み出し、ソート新しいデータでインデックス

2. せずに、CSVファイルに保存する予測性能

3. に降順予測された結果

4. を使用して第1のデータフレームを作成します。合併を放棄しようとすると、目標は正しい株式ティッカーに新しい予測パフォーマンスを追加することです。

df=pd.merge(df, df_new[['ticker', 'avgrd_app']], on='ticker', how='left')

これらの2つのデータフレームのカラム数は異なります。最後に、データフレームを別のデータフレームに追加するだけです。

avgrd,avgrd_app,prediction1,prediction2,ticker 

-0.533520756811,,110.64654541,110.37853241,KIO 
-0.533520756811,,110.64654541,110.37853241,MMM 
-0.604610694122,,110.64654541,110.37853241,SRI 
[...] 
,-0.212600450514,,,G5DN 
,0.96378750992,,,G5N 
,2.92757501984,,,DAL3 
,2.27297945023,,,WHF4 

どうすれば正しくマージできますか？

Answer 1

サンプル結果から期待通りに動作しますが、新しいデータにはすべてのテロップの数値が含まれていないため、一部の予測が欠落しています。では、正確に何を達成したいのですか？すべての予測で株のみが必要な場合は、内部結合を使用します。