私はフォーマットpandas pythonを使ってデータフレームをマージするには？
形式を次のようなデータフレームをマージする方法をcompany,value,comp_id
a,76,a1
b,56,b1
c,78
d,56
を、次のような出力が必要な2つのデータフレーム
DATA1
company,values
a,76
b,56
c,78
d,56
dataframe2
company,comp_id
a,a1
b,b1
を以下のがありますか？
あなたはこのためにpd.concat（）を使用することができます。
私は理解を深めるために例を追加しています。
今（pd.concatを使用して、これら2つのデータフレームをマージIn [25]: grouped_data
Out[25]:
Yield
monthyear Facility Date
Dec 15 CCM2 2015-12-01 2550.000000
Feb 16 CCM2 2016-02-01 4250.000000
Jan 16 CCM1 2016-01-01 1540.000000
CCM2 2016-01-01 6800.000000
Nov 15 CCM1 2015-11-01 921.458157
CCM2 2015-11-01 1750.310038
Sep 15 CCM2 2015-09-01 5191.197065
In [27]: grouped_data1
Out[27]:
Planned
monthyear Facility Date
Nov 15 CCM1 2015-11-01 880.0
CCM2 2015-11-01 3000.0
Sep 15 CCM2 2015-09-01 8000.0
）
In [28]: result = pd.concat([grouped_data,grouped_data1],axis=1)
In [29]: result
Out[29]:
Yield Planned
monthyear Facility Date
Dec 15 CCM2 2015-12-01 2550.000000 NaN
Feb 16 CCM2 2016-02-01 4250.000000 NaN
Jan 16 CCM1 2016-01-01 1540.000000 NaN
CCM2 2016-01-01 6800.000000 NaN
Nov 15 CCM1 2015-11-01 921.458157 880.0
CCM2 2015-11-01 1750.310038 3000.0
Sep 15 CCM2 2015-09-01 5191.197065 8000.0
使用merge：
#fillna only column comp_id
print (pd.merge(df1,df2,on='company', how='outer').fillna({'comp_id':''}))
#fillna all dataframe
#print (pd.merge(df1,df2,on='company', how='outer').fillna(''))
company values comp_id
0 a 76 a1
1 b 56 b1
2 c 78
3 d 56
サンプル：
df1 = pd.DataFrame({'values': {0: 76, 1: 56, 2: 78, 3: 56},
'company': {0: 'a', 1: 'b', 2: 'c', 3: 'd'}})
print (df1)
company values
0 a 76
1 b 56
2 c 78
3 d 56
df2 = pd.DataFrame({'comp_id': {0: 'a1', 1: 'b1'}, 'company': {0: 'a', 1: 'b'}},
columns=['company','comp_id'])
print (df2)
company comp_id
0 a a1
1 b b1
print (pd.merge(df1,df2,on='company', how='outer'))
company values comp_id
0 a 76 a1
1 b 56 b1
2 c 78 NaN
3 d 56 NaN
#fillna only column comp_id
print (pd.merge(df1,df2,on='company', how='outer').fillna({'comp_id':''}))
company values comp_id
0 a 76 a1
1 b 56 b1
2 c 78
3 d 56
使用pd.merge()
>>> pd.merge(dataframe1, dataframe2, on='company', how='outer')
'データフレームの本体にデータフレームのインデックス、または列をcompany'ていますか？ –
フレームの列 –
ああ、あらかじめ知っておいた方がいいでしょう。その場合、会社がユニークであれば、再インデックスすることは賢明でしょう。 – sobek