インデックスごとに変動する行でpandasデータフレームを連結する

Question

私はインデックスとしてkeyを持つ2つのデータフレームdf1とdf2を持っています。

dict_1={'key':[1,1,1,2,2,3], 'col1':['a1','b1','c1','d1','e1','f1']} 
df1 = pd.DataFrame(dict_1).set_index('key') 
dict_2={'key':[1,1,2], 'col2':['a2','b2','c2']} 
df2 = pd.DataFrame(dict_2).set_index('key') 

DF1：

 col1 
key 
1  a1 
1  b1 
1  c1 
2  d1 
2  e1 
3  f1 

DF2

 col2 
key 
1  a2 
1  b2 
2  c2 

注意各インデックスの不等行が存在すること。私はこれらの2つのデータフレームを連結して、私は以下のデータフレーム（df3と言う）を持っています。

DF3

 col1 col2 
key 
1  a1 a2 
1  b1 b2 
2  d1 c2 

即ち各インデックスの行（DF1およびDF2の）以上のような新しいデータフレームように2つの列を連結します。

は私が

pd.concat([df1,df2],axis=1) 

を試してみましたが、私は次のエラーを取得する：

Value Error: Shape of passed values is (2,17), indices imply (2,7) 

私の質問：私はdf1とdf2をconcatentateするにはどうすればよいdf3を取得するには？代わりにDataFrame.mergeを使用する必要がありますか？もしそうなら、どうですか？

Answer 1

マージ/ジョイントだけでは、重複してしまうことがあります。しかし、ちょっとしたトリックが役立ちます。

df1['count1'] = 1 
df1['count1'] = df1['count1'].groupby(df1.index).cumsum() 
df1 
Out[198]: 
    col1 count1 
key    
1  a1  1 
1  b1  2 
1  c1  3 
2  d1  1 
2  e1  2 
3  f1  1 

df2についても同じこと：

df2['count2'] = 1 
df2['count2'] = df2['count2'].groupby(df2.index).cumsum() 

そして最後に：今

df_aligned = df1.reset_index().merge(df2.reset_index(), left_on = ['key','count1'], right_on = ['key', 'count2']) 
df_aligned 
Out[199]: 
    key col1 count1 col2 count2 
0 1 a1  1 a2  1 
1 1 b1  2 b2  2 
2 2 d1  1 c2  1 

を、あなたはset_index('key')とインデックスをリセットすることはできませんし、必要に応じて、もはやドロップ列countn。

Answer 2

あなたが望むように2つの行を並べ替えることができない最大の問題は、キーが重複していることです。 df1のA2値とdf2のA1値をどのように整列させますか？A1、A2、B1、B2、およびC1のキーはすべて同じですか？

df3 = df1.merge(df2, left_index=True, right_index=True, how='inner') 

あなたはhowためinner、outer、leftまたはrightを使用することができます。mergeを使用して

は、あなたが重要な問題を解決することができれば、あなたがたいと思うものです。