pandasデータフレームの長さが等しくない場合のマージ

Question

私は、1にマージしたい2つのデータフレームを持っています。長さは異なりますが、同じ情報がいくつか含まれています。
ここでAは、位置、Bカテゴリ及びCのカウントを指定する最初のデータフレーム

BOROUGH TYPE TCOUNT 
    MAN SPORT 5 
    MAN CONV 3 
    MAN WAGON 2 
    BRO SPORT 2 
    BRO CONV 3 

あります。
そして、他の

BOROUGH CAUSE CCOUNT 
    MAN ALCOHOL 5 
    MAN  SIZE 3 
    BRO ALCOHOL 2 

ここでAは、再び他のデータフレームと同じ場所です。しかし、Dは別のカテゴリであり、Eはその場所のDの数です。私がしたい（そして、やることができていない）何

は、次のことを得ることです：

BOROUGH TYPE TCOUNT CAUSE CCOUNT 
    MAN SPORT  5 ALCOHOL 5 
    MAN CONV  3  SIZE  3 
    MAN WAGON  2  NaN  NaN 
    BRO SPORT  2 ALCOHOL 2 
    BRO CONV  3  NaN  NaN 

「 - 」何もすることができます。好ましくは、「何もない」という文字列。それらがNaN値にデフォルト設定されていれば、文字列で置換するだけです。

注
出力：パンダとPython

EDIT使用

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> 
Int64Index: 233 entries, 0 to 232 
Data columns (total 3 columns): 
BOROUGH       233 non-null object 
CONTRIBUTING FACTOR VEHICLE 1 233 non-null object 
RCOUNT       233 non-null int64 
dtypes: int64(1), object(2) 
memory usage: 7.3+ KB 
None 
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> 
Int64Index: 83 entries, 0 to 82 
Data columns (total 3 columns): 
BOROUGH    83 non-null object 
VEHICLE TYPE CODE 1 83 non-null object 
VCOUNT     83 non-null int64 
dtypes: int64(1), object(2) 
memory usage: 2.6+ KB 
None 

Answer 1

をleft LHSの列 'A'、 'B' にタイプmergeと 'A' を実行し、 'D'はあなたのキー列であるので、これらはあなたのキー列です。

In [16]: 
df.merge(df1, left_on=['A','B'], right_on=['A','D'], how='left') 
​ 
Out[16]: 
    A B C D E 
0 1 1 3 1 5 
1 1 2 2 2 3 
2 1 3 1 NaN NaN 
3 2 1 1 1 2 
4 2 2 4 NaN NaN 

EDIT

あなたの質問が変更されていますが、基本的に、ここであなたがcombine_firstを使用することができます。

In [26]: 
merged = df.combine_first(df1) 
merged 

Out[26]: 
    BOROUGH CAUSE CCOUNT TCOUNT TYPE 
0  MAN ALCOHOL  5  5 SPORT 
1  MAN  SIZE  3  3 CONV 
2  MAN ALCOHOL  2  2 WAGON 
3  BRO  NaN  NaN  2 SPORT 
4  BRO  NaN  NaN  3 CONV 

NaNあなたは「原因」の参照は、我々はこれらの値を置き換えるためにfillnaを使用することができます文字列「NaNの」、次のとおりです。

In [27]: 
merged['CAUSE'] = merged['CAUSE'].fillna('Nothing') 
merged['CCOUNT'] = merged['CCOUNT'].fillna(0) 
merged 

Out[27]: 
    BOROUGH CAUSE CCOUNT TCOUNT TYPE 
0  MAN ALCOHOL  5  5 SPORT 
1  MAN  SIZE  3  3 CONV 
2  MAN ALCOHOL  2  2 WAGON 
3  BRO Nothing  0  2 SPORT 
4  BRO Nothing  0  3 CONV